د.علي جاموس

نشرت مجلة "IET Signal Processing"التي تصدر عن معهد الهندسة والتكنولوجيا البريطاني  "Institution of Engineering and Technology" بحثاً لكل من: د.علي جاموس، د. ايريك غريفل، أ. نضال شكارنة و د. حنا عبدالنور بعنوان "Dual optimal filters for parameter estimation of a multivariate autoregressive process from noisy observations".

ويتناول البحث تقدير السلسلات الزمنية المتعددة المتغيرات ومعاملاتها في حالة وجود الضوضاء، حيث تم اقتراح نوعين من المصفيات المثلى المزدوجة، كما تم تطبيق التقنيات المقترحة لتقدير قنوات الاتصالات الخلوية المضمحلة حيث اظهرت النتائج كفاءة التقنيات المقترحة بالمقارنة مع التقنيات الموجودة.

Abstract
This study deals with the estimation of a vector process disturbedby an additive white noise. When this process is modelledby a multivariate autoregressive (M-AR) process, optimal filters such asKalman or H_inf filter can be used for prediction orestimation from noisy observations. However, the estimation of the M-ARparameters from noisy observations is a key issue to beaddressed. Off-line or iterative approaches have been proposed recently, buttheir computational costs can be a drawback. Using on-line methodssuch as extended Kalman filter and sigma-point Kalman filter areof interest, but the size of the state vector tobe estimated is quite high. In order to reduce thissize and the resulting computational cost, the authors suggest usingdual optimal filters. In this study, the authors propose toextend to the multi-channel case the so-called dual Kalman orH_inffilters-based scheme initially proposed for single-channel applications. The proposedmethods are first tested with a synthetic M-AR process andthen with an M-AR process corresponding to a mobile fadingchannel. The comparative simulation study the authors carried out withexisting techniques confirms the effectiveness of the proposed methods.

links:
http://scitation.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&id=ISPECX000005000005000471000001&idtype=cvips&gifs=yes&ref=no
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?isnumber=5992803&arnumber=5992808