Symmetric minimum noise subspace for multi-input multi-output system identification

Abstract

- Dans cet article nous considérons la classe des méthodes d'identification aveugle multicapteurs du sous espace minimum (MNS). L'algorithme MNS est une version rapide de l'algorithme sous-espace. Nous développons ici une version dite symétrique de la méthode MNS (que l'on notera SMNS) qui a l'avantage d'être plus robuste et plus performante que la méthode MNS originale au prix d'une légère augmentation du coût de calcul. Nous proposons aussi, une implémentation en bloc efficace et rapide de l'algorithme SMNS. Finalement, nous montrons que, sous certaines hypothèses supplémentaires sur la fonction de transfert du système, il est possible d'aller au-delà du minimum dans le sens où moins de q - p vecteurs bruit (q étant le nombre de sorties et p le nombre d'entrées) seraient suffisants pour l'identification du canal.