SOUZA, L. G. M. Proposição e avaliação de algoritmos de filtragem adaptativa baseados na rede de kohonen. 2005. 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2005. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T18:59:48Z No. of bitstreams: 1 2005_dis_lgmsouza.pdf: 1427421 bytes, checksum: 3da4fe84055886937bef6a27a148b289 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-06T18:41:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2005_dis_lgmsouza.pdf: 1427421 bytes, checksum: 3da4fe84055886937bef6a27a148b289 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T18:41:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2005_dis_lgmsouza.pdf: 1427421 bytes, checksum: 3da4fe84055886937bef6a27a148b289 (MD5) Previous issue date: 2005-06-02 / The Self-Organizing Network Kohonen (Self-Organizing Map - SOM), by employing an unsupervised learning algorithm, has been traditionally implemented in signal processing area in quantization tasks vector, while MLP (Multi-Layer Perceptron ) and RBF (Radial Basis Function) dominate applications that require the approach of input-output mappings. This type of application is commonly found in adaptive filtering tasks that can be formatted from the perspective of direct and inverse modeling systems such as identification equalization of communication channels. In this dissertation, the range of SOM network applications is extended by proposing neural adaptive filter based on this network, showing that they are viable alternatives to non-linear filters based on MLP and RBF networks. This becomes possible through the use of a newly proposed technique, Quantized Temporal Associative Memory - VQTAM), which basically uses the philosophy called Memory Associative Temporal by Quantization Vector (Vector) network training SOM to perform simultaneous vector quantization of spaces input and output relating to the filtering problem analyzed. From the VQTAM technique are proposed three architectures adaptive filters based on SOM, whose performances were evaluated in identifying tasks and equalization of nonlinear channels. The channel used in the simulations was modeled as an autoregressive process of Gauss-Markov first order, contaminated with Gaussian white noise and provided with nonlinearity of the type saturation (sigmoidal). The results show that adaptive filters based on SOM network have equivalent or superior performance to traditional linear transversal filters and non-linear filters based on MLP. / A Rede Auto-Organizável de Kohonen (Self-Organizing Map - SOM), por empregar um algoritmo de aprendizado não supervisionado, vem sendo tradicionalmente aplicada na área de processamento de sinais em tarefas de quantização vetorial, enquanto que redes MLP (Multi-layer Perceptron) e RBF (Radial Basis Function) dominam as aplicações que exigem a aproximação de mapeamentos entrada-saída. Este tipo de aplicação é comumente encontrada em tarefas de filtragem adaptativa que podem ser formatadas segundo a ótica da modelagem direta e inversa de sistemas, tais como identificação equalização de canais de comunicação. Nesta dissertação, a gama de aplicações da rede SOM é estendida através da proposição de filtros adaptativos neurais baseados nesta rede, mostrando que os mesmos são alternativas viáveis aos filtros não-lineares baseados nas redes MLP e RBF. Isto torna-se possível graças ao uso de uma técnica recentemente proposta, Quantized Temporal Associative Memory - VQTAM), que basicamente usa a filosofia de chamada Memória Associativa Temporal por Quantização Vetorial (Vector )treinamento da rede SOM para realizar a quantização vetorial simultânea dos espaços de entrada e de saída relativos ao problema de filtragem analisado. A partir da técnica VQTAM, são propostos três arquiteturas de filtros adaptativos baseadas na rede SOM, cujos desempenhos foram avaliados em tarefas de identificação e equalização de canais nãolineares. O canal usado nas simulações foi modelado como um processo auto-regressivo de Gauss-Markov de primeira ordem, contaminado com ruído branco gaussiano e dotado de não-linearidade do tipo saturação (sigmoidal). Os resultados obtidos mostram que filtros adaptativos baseados na rede SOM têm desempenho equivalente ou superior aos tradicionais filtros transversais lineares e aos filtros não-lineares baseados na rede MLP.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2015-12-11T17:51:34Z No. of bitstreams: 1 2015_RonaldoSebastiãoFerreiraJúnior.pdf: 1464987 bytes, checksum: dc18ed72fcd991f7fcc3803de1044643 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-12-21T14:49:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_RonaldoSebastiãoFerreiraJúnior.pdf: 1464987 bytes, checksum: dc18ed72fcd991f7fcc3803de1044643 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-21T14:49:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_RonaldoSebastiãoFerreiraJúnior.pdf: 1464987 bytes, checksum: dc18ed72fcd991f7fcc3803de1044643 (MD5) / Nas últimas décadas técnicas em arranjos de antenas, filtragem adaptativa e processamento de sinais têm recebido grande atenção, por sua versatilidade, possibilidade de aplicação em sistemas embarcados, RADARes, SONARes e afins. Várias técnicas de filtragem adaptativa e beamforming têm sido desenvolvidas desde a década de 1960. Desde então, a complexidade de diversos sistemas e modelos estocásticos vem crescendo de uma forma exponencial, para isto é necessário a adoção de novas técnicas de simulação como a Transformada da Incerteza, de modo que as tradicionais técnicas de simulação como a de Monte Carlo sejam auxiliadas ou substituídas, a fim de obter celeridade no lançamentos de novos produtos e tecnologias no mercado. A filtragem de posto reduzido possibilita a maximização e a otimização da performance da adaptação de filtros adaptativos, além de reduzir a redundância dos sinais recebidos, por meio da redução da dimensão do sinal recebido do arranjo de antenas, com isto, facilita-se o armazenamento de sinais recebidos para pós-processamento e afins. Este trabalho tem como foco a verificação e estudo da performance da Transformada da Incerteza para a simulação de filtros de posto reduzido e radioaltímetros. / In the last decades, antenna arrays techniques, adaptive filtering and signal processing have been in great focus due to its versatility, embedded systems applications, RADARs, SONARs, etc. Various adaptive filtering and beamforming techniques have been developed since the 1960's, and along with those, the performance assessment complexity of stochastic systems simulations has been increasing in a exponential rate. It is mandatory to adopt and develop new simulational techniques, like the Unscented Transform, in order to aid or replace the traditional Monte Carlo simulation, in order to give celerity to the development time of new products and technologies for the market. The reduced rank filtering allows a faster adaptation time for adaptive filters and the elimination of redundant information of an antenna array, optimizing the raw storage for post processing and treatment. The focus of this work is to evaluate the Unscented Transform performance assessment over reduced rank filters and radioaltimeters.

[pt] Este trabalho tem como finalidade explorar uma técnica de redução do erro de estimativas da resposta de freqüência discreta do canal geradas por símbolos piloto em sistemas de transmissão OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Nesta técnica, uma transformação linear projeta o vetor que contem as estimativas obtidas inicialmente no subespaço em que a verdadeira resposta de freqüência do canal tem que estar, resultando em uma redução da variância do erro das estimativas. A aplicação conjunta desta técnica com filtragem adaptativa para a estimação da resposta de freqüência do canal também está no contexto desta dissertação. Os resultados dos experimentos são analisados em termos da taxa de erro de bit média obtida e da convergência dos algoritmos adaptaivos empregados nas etapas de estimação de canal no receptor. / [en] This work a technique for error reduction in estimates of the discrete channel frequency response obtained with aid of pilot symbols in OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) transmission systems. In this technique projects the vector that contains the initial discrete channel frequency response estimate is projected into the subspace where the true channel frequency response has to lye, yielding a new channel estimate with a reduced error variance. The joint application of this technique with adaptive filtering for channel estimation is also developed herein. The performance of the proposed methods is analyzed in terms of the mean bit error rate achieved and of the convergence of the adaptive channel estimation algorithms used in the receiver.

Neste trabalho faz-se um estudo sobre filtros IIR adaptativos e é apresentada uma estrutura polifásica para filtragem IIR adaptativa, que, em troca de um aumento de complexidade computacional, pode apresentar características mais favoráveis do que a estrutura direta comumente usada. O aumento da complexidade computacional, relativamente a um algoritmo do tipo newton, por exemplo, é pequeno. Apresenta-se uma análise dos efeitos da proximidade ao círculo unitário dos pólos do sistema sendo modelado. Um dos efeitos considerados é o comportamento limite do condicionamento da matriz de estados associada ao algoritmo de adaptação. São considerados algoritmos de adaptação de passo constante de uso comum para filtros IIR adaptativos. O método utilizado é particularmente útil para a verificação do efeito da posição dos pólos do sistema sendo modelado e também para a introdução de certas restrições ao mesmo, como, por exemplo, norma L2 fixa e resposta em freqüência passa-tudo. Um resultado interessante é que a única situação, entre as testadas, em que o condicionamento da matriz mencionada não tende a infinito quando um número qualquer de polosndo sistema sendo modelado H(z) se aproxima da circunferência unitária, é quando H(z) é passa-tudo e emprega-se o algoritmo PLR. São analisadas também a superfície de erro e a superfície de erro reduzida para filtros IIR adaptativos. Mostra-se que, quando o sistema sendo modelado possui polos próximos à circunferência unitária, a superfície de erro reduzida apresenta regiões planas com erro quadrático médio elevado. A existência destas regiões resulta em uma baixa velocidade de convergência global de algoritmos de passo constante. A partir da decomposição em valores singulares (SVD) da forma de Hankel do sistema sendo modelado, é apresentada também uma decomposição da superfície de erro reduzida, a partir da qual pode-se obter uma separaçãoparcial dos efeitos do sistema sendo modelado e da forma de realização do filtro adaptativo. Uma estrutura polifásica para filtragem IIR adaptativa é apresentada e seu desempenho é comparado com o de filtros IIR adaptativos na forma direta. Mostra-se o possível ganho da estrutura polifásica quanto à velocidade de convergência local e quanto às características da superfície de erro reduzida e à velocidade de convergência global. Demonstra-se, para a estrutura polifásica, que, com entrada branca e modelamento suficiente, todos os pontos estacionários da superfície de erro são mínimos globais da mesma. Este resultado não decorre diretamente de propriedades análogas relativas à estrutura direta, já conhecidas. Tudo para a estrutura direta quanto para a estrutura polifásica, são apresentados os resultados de várias simulações dos algoritmos de adaptação considerados. / A study on IRR adaptive filters and polyphase structure for IIR adaptive filtering are presented. In exchange for an increase in computational complexity, which is small if compared to Newton algorithms, the polyphaser structure may exhibit a better performance than direct structures. An analysis of the effects of the proximity to the unit circle of the modelled system\'s poles is presented. One of the considered points is the limiting behavior of the condition of the state matrix related to the adaptive algorithm. Commonly used constant gain algorithms are considered. The method of analysis is specially usefull for verifying the effects of the position of the system\'s poles and also for introducing certain restrictions to the system, as fixed L2 norm and all-pass frequency response. An interesting result is that, among the situations that were tested, the only one in which the condition of the aforementioned matrix does not tend to infinity as the poles of the modelled system H(z) tend to the unit circle is when H)z) is all-pass and the PLR algorithm is employed. The error surface and the reduced error surface for IIR adaptive filters are also analyzed. It is shown that the modelled system has poles close to the unit circle the reduced error surface presents flat regions with high mean square error. The presence of these flat regions results in low global convergence speed for constant gain adaptive algorithms. Based on the singular value decomposition (SVD) of the modelled system\'s Hankel form, a decomposition of the reduced error surface is also presented. In it there exists a partial separation of the effects of the system and the adaptive filter\'s structure. A polyphaser structure for IIR adaptive filtering is presented and its performance is compared to the performance of the direct structure. The gain in local convergence and global convergencespeed, as well as the better behavior of the reduced error surface which may be attained , are shown. It is demonstrated, for the polyphaser structure, that, with while input and sufficient modelling, all the stationary points of the error surface are global minima. This result does not follow directly from similar well known results for the direct structure. Simulation results for the considered algorithms are also presented.

Neste trabalho faz-se um estudo sobre filtros IIR adaptativos e é apresentada uma estrutura polifásica para filtragem IIR adaptativa, que, em troca de um aumento de complexidade computacional, pode apresentar características mais favoráveis do que a estrutura direta comumente usada. O aumento da complexidade computacional, relativamente a um algoritmo do tipo newton, por exemplo, é pequeno. Apresenta-se uma análise dos efeitos da proximidade ao círculo unitário dos pólos do sistema sendo modelado. Um dos efeitos considerados é o comportamento limite do condicionamento da matriz de estados associada ao algoritmo de adaptação. São considerados algoritmos de adaptação de passo constante de uso comum para filtros IIR adaptativos. O método utilizado é particularmente útil para a verificação do efeito da posição dos pólos do sistema sendo modelado e também para a introdução de certas restrições ao mesmo, como, por exemplo, norma L2 fixa e resposta em freqüência passa-tudo. Um resultado interessante é que a única situação, entre as testadas, em que o condicionamento da matriz mencionada não tende a infinito quando um número qualquer de polosndo sistema sendo modelado H(z) se aproxima da circunferência unitária, é quando H(z) é passa-tudo e emprega-se o algoritmo PLR. São analisadas também a superfície de erro e a superfície de erro reduzida para filtros IIR adaptativos. Mostra-se que, quando o sistema sendo modelado possui polos próximos à circunferência unitária, a superfície de erro reduzida apresenta regiões planas com erro quadrático médio elevado. A existência destas regiões resulta em uma baixa velocidade de convergência global de algoritmos de passo constante. A partir da decomposição em valores singulares (SVD) da forma de Hankel do sistema sendo modelado, é apresentada também uma decomposição da superfície de erro reduzida, a partir da qual pode-se obter uma separaçãoparcial dos efeitos do sistema sendo modelado e da forma de realização do filtro adaptativo. Uma estrutura polifásica para filtragem IIR adaptativa é apresentada e seu desempenho é comparado com o de filtros IIR adaptativos na forma direta. Mostra-se o possível ganho da estrutura polifásica quanto à velocidade de convergência local e quanto às características da superfície de erro reduzida e à velocidade de convergência global. Demonstra-se, para a estrutura polifásica, que, com entrada branca e modelamento suficiente, todos os pontos estacionários da superfície de erro são mínimos globais da mesma. Este resultado não decorre diretamente de propriedades análogas relativas à estrutura direta, já conhecidas. Tudo para a estrutura direta quanto para a estrutura polifásica, são apresentados os resultados de várias simulações dos algoritmos de adaptação considerados. / A study on IRR adaptive filters and polyphase structure for IIR adaptive filtering are presented. In exchange for an increase in computational complexity, which is small if compared to Newton algorithms, the polyphaser structure may exhibit a better performance than direct structures. An analysis of the effects of the proximity to the unit circle of the modelled system\'s poles is presented. One of the considered points is the limiting behavior of the condition of the state matrix related to the adaptive algorithm. Commonly used constant gain algorithms are considered. The method of analysis is specially usefull for verifying the effects of the position of the system\'s poles and also for introducing certain restrictions to the system, as fixed L2 norm and all-pass frequency response. An interesting result is that, among the situations that were tested, the only one in which the condition of the aforementioned matrix does not tend to infinity as the poles of the modelled system H(z) tend to the unit circle is when H)z) is all-pass and the PLR algorithm is employed. The error surface and the reduced error surface for IIR adaptive filters are also analyzed. It is shown that the modelled system has poles close to the unit circle the reduced error surface presents flat regions with high mean square error. The presence of these flat regions results in low global convergence speed for constant gain adaptive algorithms. Based on the singular value decomposition (SVD) of the modelled system\'s Hankel form, a decomposition of the reduced error surface is also presented. In it there exists a partial separation of the effects of the system and the adaptive filter\'s structure. A polyphaser structure for IIR adaptive filtering is presented and its performance is compared to the performance of the direct structure. The gain in local convergence and global convergencespeed, as well as the better behavior of the reduced error surface which may be attained , are shown. It is demonstrated, for the polyphaser structure, that, with while input and sufficient modelling, all the stationary points of the error surface are global minima. This result does not follow directly from similar well known results for the direct structure. Simulation results for the considered algorithms are also presented.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-09-05T13:28:55Z No. of bitstreams: 1 Cristiane Sousa.pdf: 1146877 bytes, checksum: 1ad12b0de7d3ec703fd7018518eaf404 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-05T13:28:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristiane Sousa.pdf: 1146877 bytes, checksum: 1ad12b0de7d3ec703fd7018518eaf404 (MD5) Previous issue date: 2009-02-13 / CAPES / Many of the adaptive filters are based on the Mean Squared Error (Mean Square Error - MSE). The development of these filters guarantees us to recover only second-order information of the signals to be filtered, ie not can fully recover information from Gaussian signals. However, the natural or artificial signals are not necessarily Gaussian. In this way, the use of high order statistics as a way of extracting more information of signals, has been shown to be of great value in adaptive systems [7] [8] [9]. In this work, we present the development of an adaptive algorithm based on nonlinear functions inspired by the deduction of the Recursive Lest algorithm Square (RLS) [1]. Such development is based on the use of high order to obtain more information on the signals involved in the process, with the goal of improving the performance of an adaptive filter. We will call this new nonlinear recursive algorithm - RNL. We deduce equations, based on a nonlinear function, to obtain convergence criteria. We also study covariance of the steady-state weight vector and we determine equations that calculate the mismatch and the learning time of the adaptive process of the RNL algorithm. We present the non - linear recursive algorithm, which uses the function "n = MP j = 1 nP i = 1nnnii [ei] 2jo, where M and n are positive integers. Were made simulations with this algorithm to validate the presented theory and study the convergence behavior of the RNL algorithm. The result showed that the RNL algorithm has a rapid convergence for the same mismatch when compared with the RLS algorithm. / Muitos dos flltros adaptativos s~ao baseados no método do Erro quadrático médio (Mean Square Error - MSE). O desenvolvimento desses flltros nos garante recuperar apenas informações de segunda ordem dos sinais a serem flltrados, ou seja, não consegue recuperar totalmente informações de sinais Gaussianos. No entanto, os sinais naturais ou artiflciais não são necessariamente gaussianos. Desta forma, a utilização de estatística de alta ordem, como uma forma de extrair mais informações dos sinais, tem se demonstrado de grande valia em sistemas adaptativos [7][8][9]. Neste trabalho, nós apresentamos o desenvolvimento de um algoritmo adaptativo baseado em funções não lineares inspirado na dedução do algoritmo Recursive Lest Square (RLS) [1]. Tal desenvolvimento baseia-se na utilização de estatísticas de alta ordem para a obtenção de mais informações dos sinais envolvidos no processo, com o objetivo de melhorar a performance de um flltro adaptativo. Chamaremos esse novo algoritmo de Recursivo não Linear - RNL. Deduzimos equações, baseadas em uma função não linear, para a obtenção de critérios que garantam a convergência. Também fazemos um estudo da covariância do vetor peso em regime estacionário e determinamos equações que calculem o desajuste e o tempo de aprendizagem do processo adaptativo do algoritmo RNL. Apresentamos o algoritmo n~ao linear recursivo, que utiliza como critério a função "n = MP j=1 nP i =1n‚n¡i [ei]2jo, sendo M e n inteiros positivos. Foram feitas simulações com este algoritmo para validar a teoria apresentada e estudamos o comportamento da convergência do algoritmo RNL. O resultado mostrou que o algoritmo RNL possui uma rápida convergência para o mesmo desajuste quando comparado com o algoritmo RLS.

[pt] Nesta tese é abordada a transmissão CDMA (Code Division Multiple Access) por blocos em canais SISO (Single Input - Single Output) seletivos em frequência. Considera-se a transmissão tanto em portadora única quanto multiportadora, com intervalo de guarda do tipo prefixo cíclico e do tipo preenchimento de zeros. São investigadas estruturas de detecção multiusuário às cegas, baseadas no critério de míınima variância com restrições lineares. Implementações adaptativas do tipo gradiente estocástico e do tipo míınimos quadrados são apresentadas e novos algoritmos de estimação de canal são propostos. É também discutida nesta tese a transmissão CDMA por blocos em canais MISO (Multiple Input - Single Output) seletivos em frequência. Considera-se, assim como no canal SISO, os casos de transmissão em portadora única e multiportadora, incorporando intervalos de guarda do tipo prefixo cíclico e do tipo preenchimento de zeros. Para este tipo de sistema, duas estruturas de transmissão são propostas e uma análise do ganho de diversidade para cada tipo de estrutura é conduzido, identificando as condiçõoes para atingir o máximo ganho de diversidade. Um detector baseado no critério de mínimo erro quadrático médio é implementado para cada estrutura e, no caso da primeira estrutura de transmissão, um detector às cegas baseado no critério de mínima variância é proposto. Uma implementação adaptativa do tipo mínimos quadrados é apresentada e novos algoritmos de estimação de canal são propostos. / [en] This thesis addresses block CDMA (Code Division Multiple Access) transmission in frequency selective SISO (Single Input - Single Output) channels. Both multicarrier and single carrier transmission are considered with cyclic prefix and zero padding as guard interval. Blind multiuser detection based on the linearly constrained minimum variance criterion is investigated. Stochastic gradient and recursive least squares implementations are presented and new channel estimation algorithms are proposed. It is also discussed in this thesis block CDMA transmission in frequency selective MISO (Multiple Input - Single Output) channels, including, as in the SISO channel, the case of multicarrier and single carrier transmission with cyclic prefix and zero padding as guard interval. Two structures are proposed for transmission in this scenario, an analysis of the diversity gain for each type of structure is conducted and conditions for achieving the maximum diversity gain are identified. A detector based on the minimum mean square error criterion is implemented for each structure. Recursive least squares implementations are presented and new blind channel estimation algorithms are proposed.

[pt] A necessidade pela transmissão em altas taxas, por exemplo nos novos sistemas de TV Digital de alta definição, telefonia celular de terceira e quarta geração, DSL e etc, trazem consigo um problema: o aumento dos múltiplos percursos no canal de comunicações (principalmente nas interfaces áereas), dando origem ao fenômeno de interferência intersimbólica (IES). Este trabalho investiga o desempenho de sistemas de transmissão com uma única portadora (SC ou single-carrier) com equalização linear no domínio da freqüência. Diferentes algoritmos recursivos são apresentados para implementar estes filtros FIR. Além dos equalizadores lineares, uma estrutura não-linear é introduzida, onde decisões passadas do decisor de mínima distância são utilizadas para mitigar os efeitos da IES na detecção dos símbolos subseqüentes. Este arranjo é conhecido como equalização/filtragem com decisões realimentadas (DFE ou Decision Feedback Equalizers). Por último, os resultados obtidos com o sistema SC nas diferentes configurações de filtragem na recepção são comparados com os resultados do já estabelecido sistema OFDM. A transmissão OFDM se dá com múltiplas portadoras, onde as freqüências das sub-portadoras são ortogonais entre si, permitindo que a informação seja enviada de forma paralela. Resultados mostram que os sistemas SC-FDE tem desempenho superior aos sistemas OFDM. / [en] The demand for high rate transmission systems, for example in HDTV, third and fourth generation cellular telephony, DSL and so on, causes the rise of a problem: The multipath communications channel (specially in wireless communications), which leads to intersymbol interference phenomenon (ISI). The present work investigates the performance of single-carrier (SC) transmission systems with frequency-domain linear equalization. Different recursive algorithms are presented in order to implement these FIR filters. Besides the linear equalizers, a non- linear structure is introduced, where the past decisions made by the detectors are used to mitigate the effect of ISI on the detection of the forthcoming symbols. This set is known as Decision Feedback Equalizers (DFE). Finally, the results of the aforementioned systems are compared to the well-known OFDM. OFDM transmission relies on sub-carriers, frequency orthogonal to each other, in which the data is sent in a parallel basis. The results obtained show that SC- FDE systems outperform OFDM systems.

Neste trabalho uma nova estratégia de combinação de filtros adaptativos é apresentada e estudada. Inspirada por esquemas incrementais e filtragem adaptativa cooperativa, a combinação convexa usual de filtros em paralelo e independentes é reestruturada como uma configuração série-cooperativa, sem aumento da complexidade computacional. Dois novos algoritmos são projetados utilizando Recursive Least-Squares (RLS) e Least-Mean-Squares (LMS) como subfiltros que compõem a combinação. Para avaliar a performance da estrutura incremental, uma análise de média quadrática é realizada. Esta é feita assumindo que os combinadores têm valores fixos, de forma a permitir o estudo da universalidade da estrutura desacoplada da dinâmica do supervisor. As simulações realizadas mostram uma boa concordância com o modelo teórico obtido. / In this work a new strategy for combination of adaptive filters is introduced and studied. Inspired by incremental schemes and cooperative adaptive filtering, the standard convex combination of parallel-independent filters is rearranged into a series-cooperative configuration, while preserving computational complexity. Two new algorithms are derived employing Recursive Least-Squares (RLS) and Least-Mean-Squares (LMS) algorithms as the component filters. In order to assess the performance of the incremental structure, tracking and steady-state mean-square analysis is derived. The analysis is carried out assuming the combiners are fixed, so that the universality of the new structure may be studied decoupled from the supervisor\'s dynamics. The resulting analytical model shows good agreement with simulation results.

Neste trabalho uma nova estratégia de combinação de filtros adaptativos é apresentada e estudada. Inspirada por esquemas incrementais e filtragem adaptativa cooperativa, a combinação convexa usual de filtros em paralelo e independentes é reestruturada como uma configuração série-cooperativa, sem aumento da complexidade computacional. Dois novos algoritmos são projetados utilizando Recursive Least-Squares (RLS) e Least-Mean-Squares (LMS) como subfiltros que compõem a combinação. Para avaliar a performance da estrutura incremental, uma análise de média quadrática é realizada. Esta é feita assumindo que os combinadores têm valores fixos, de forma a permitir o estudo da universalidade da estrutura desacoplada da dinâmica do supervisor. As simulações realizadas mostram uma boa concordância com o modelo teórico obtido. / In this work a new strategy for combination of adaptive filters is introduced and studied. Inspired by incremental schemes and cooperative adaptive filtering, the standard convex combination of parallel-independent filters is rearranged into a series-cooperative configuration, while preserving computational complexity. Two new algorithms are derived employing Recursive Least-Squares (RLS) and Least-Mean-Squares (LMS) algorithms as the component filters. In order to assess the performance of the incremental structure, tracking and steady-state mean-square analysis is derived. The analysis is carried out assuming the combiners are fixed, so that the universality of the new structure may be studied decoupled from the supervisor\'s dynamics. The resulting analytical model shows good agreement with simulation results.