Correntropia complexa: definição, propriedades e aplicações

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Guimarães, João Paulo Ferreira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Brasil
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Correntropia
Dados complexos
Medida de similaridade
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28615
Resumo: Recent studies have demonstrated that correntropy is an efficient tool for analyzing higher-order statistical moments in non-Gaussian noise environments. Although correntropy has been used with complex-valued data, no theoretical study was pursued to elucidate its properties, nor how to best use it for optimization. By using a probabilistic interpretation, this work presents a novel similarity measure between two complex-valued random variables, which is defined as complex correntropy. Its properties are studied as well as a new recursive solution for the Maximum Complex Correntropy Criterion (MCCC) and two algorithms are derived, one based on the ascendent gradient and a second one on a fixed-point solution. Simulations were made in order to evaluate how robust this new measure is to impulsive noise in different problems: liner system identification, channel equalization and in a compressive sensing problem. It is also shown the application of complex correntropy as a tool to analyse the similarity between angles. The results demonstrate prominent advantages of the proposed method when compared with the classical algorithms in the literature.
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