In this thesis we consider the problem of estimating the parameters of moving average systems from the cumulants of noisy observations. The system is driven by an independent and identically distributed non-Gaussian signal which has an asymmetric probability density function. The measurement Gaussian noise may be either white or colored. We present an algorithm for identification of linear, time-invariant, nonminimum phase systems using the third- and fourth-order cumulants. Since the proposed algorithm does not use autocorrelation and makes use of higher-order statistics, it is blind to Gaussian noise. In the proposed algorithm some linear equations are obtained and the least squares method is adopted to solve them. Simulation results show that the proposed algorithm is more useful than some linear methods when the characteristic of noise is not known or when the signal-to-noise ratio is low.
이 논문에서는 잡음이 섞인 관측량의 누가적률을 써서 MA 시스템의 계수를 추정하는 문제를 다루었다. 시스템의 입력은 서로 독립이고 같은 확률 분포를 갖는 비대칭, 비정규 신호이며, 측정 잡음은 정규 잡음이라고 가정하였다. 이미 제안된 선형 방법에 바탕을 두고 3차와 4차 누가적률을 써서 선형, 시불변, 비최소위상 시스템의 계수를 추정하는 방법을 제안하여 선형 방정식을 얻은 다음 최소 제곱법을 써서 시스템 계수를 추정하였다. 이 방법은 자기상관함수를 쓰지 않았고 고차통계량만을 썼기 때문에 정규 잡음의 영향을 거의 받지 않는다. 모의실험을 통하여 잡음의 특성이 알려져 있지 않거나 신호대 잡음비가 낮을 때 이 논문에서 제안된 방법이 자기상관함수를 쓰는 다른 방법들보다 더 쓸모있다는 것을 알 수 있었다.
