تکنیک های استاندارد استفاده شده در پردازش چندکاناله آماری، از اطلاعات متقابل بین کانال هابهره برداری نمی کنند. اکثر روش های عملی مبتنی بر پردازش کانال-گونه، هنگامی که مولفه های یک فرایند چندکاناله باهم همبسته باشند غالبا نامناسب هستند. بنابراین حوزه مختلط و حوزه چهارگانه ، مدل سازی سیگنال های دو، سه و چهاربعدی را آسان می کند و اطلاعات متقابل بین کانال ها را به حساب می آورد. در جامعه پردازش سیگنال، مدل سازی چهارگانه در فیلترینگ کالمن، تخمین طیف و تخمین حداقل میانگین مربع (lms) به کار رفته است. یک متغیر تصادفی چهارگانه هنگامی مدور نامیده می شود که هر چهار مولفه آن دارای توان یکسان و دوبه دو باهم غیرهمبسته باشند.الگوریتم چهارگانه استانداردqlms معرفی شده، که خروجی آنها بصورت مجموع وزن داده شده از ورودی های بیان می شود ( با بردار وزن )، فقط برای پردازش سیگنال های چهارگانه مدور مناسب می باشد. برای پردازش بهتر سیگنال های چهارگانه غیرمدور، الگوریتم qlmsخطی گسترده (aqlms) معرفی شده است که در ساده ترین حالت خروجی آن بصورت مجموع وزن داده شده ای از ورودی ها و مزدوج ورودی ها ( با بردارهای وزن و ) بیان می شود. پیشرفت های اخیر در تکنولوژی سنسور و مخابرات بی سیم، موجب افزایش بیشتر استفاده از شبکه های سنسوری در کاربردهای عملی شده است، که دارای رنج وسیعی از نظارت محیطی تا مکان یابی هدف می باشند. این شبکه ها نوعا از یک تعداد گره های به هم متصل شده تشکیل شده اند که قادر به مخابره با یکدیگر هستند تا بتوانند برخی پارامترهای موردنظر را از اندازه گیری های نویزی تخمین بزنند. در راه حل توزیع شده برای مسئله تخمین، هر گره در شبکه فقط با زیرمجموعه ای از گره ها مخابره می کندو بنابراین عمل پردازش در میان تمام گره های شبکه پخش می شود.