STOCHASTIC ANALYSIS AND PARAMETRIC IDENTIFICATION OF MOVING AVERAGE (MA) NON GAUSSIAN SIGNAL USING CUMULANTS

Dans ce travail nous proposons un algorithme base sur les cumulants pour l'identification des systemes lineaires a reponse impulsionnelle finie (RIF) et a phase non minimale (PNM) de genre (MA). L'excitation du modele est un signal non Gaussien, independante et identiquement distribuee (i.i.d). Nous testons par simulation l'algorithme propose en utilisant differents rapports signal sur bruit (SNR), differentes tailles d'echantillons et nous les comparons avec la methode des moindres carrees recursives (RLS) pour 50 Monte-Carlo iterations. Les resultats obtenus ont montre que l'algorithme propose fournit les meilleurs resultats en comparaison avec l'algorithme RLS, meme dans le cas d'un milieu fortement bruite et pour une faible taille de l'echantillon.