Improved Convergency Characteristics of the Hyperstable Adaptive Recursive Filter

초안정성 적응 순환 필터의 수검성 개선

Fixed systems are limited in their performances to achieve the more complicated and higher level operations. Accordingly adaptive system, which adjusts itself in accorance with the time-varying environments, has been introduced to camouflarge the defficiency of fixed systems in varying environment, and adaptive filter is the outstanding fields in adaptive system. Adaptive recursive filter is far more efficient in that it can perform the signal processing with relatively lower filter order, but there remains severe problem in stability(convergency). On the basis of hyperstability introduced by V.M. Popov, a hyperstable new adaptive recursive filter is introduced which is theoretically guaranteed in stability. In this paper a more stable algorithm for adaptive recursive filter is devised.

시스템의 고급화에 따라 기존의 고정 시스템만으로는 보다 고차원의 만족할 만한 결과를 얻을 수 없었으며, 이에 따라 주위 환경에 스스로 적응하면서 기능을 수행할 수 있는 적응 시스템이 활발히 연구되어왔으며 그중 가장 대표적인 분야가 적응 필터로 볼 수 있다. 그러나, 적응 순환 필터는 적은 비순환 필터에 비해 상대적으로 매우 낮은 차수로도 충분한 기능을 수행할 수 있다는 큰 장점이 있지만, 안정성(수렴성)면에서는 매우 어려운 점이 많았다. 그 후 V.M. Popov의 초안정 이론을 이용하여 수렴성이 확실히 보장되는 초안정성 적응 순환 필터 알고리듬이 제안되었다. 본 연구에서는 이 알고리듬의 수렴특성을 더욱 개선시키는 문제에 대해 연구하였다.