The Journal of the Acoustical Society of Korea (한국음향학회지)

The Acoustical Society of Korea (한국음향학회)
권호 표지

Low-Complexity VFF-RLS Algorithm Using Normalization Technique

정규화 기법을 이용한 낮은 연산량의 가변 망각 인자 RLS 기법

  • 이석진 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) ;
  • 임준석 (세종대학교 전자공학과) ;
  • 성굉모 (서울대학교 전기컴퓨터공학부)
  • Published : 2010.01.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The RLS (Recursive Least Squares) method is a broadly used adaptive algorithm for signal processing in electronic engineering. The RLS algorithm shows a good performance and a fast adaptation within a stationary environment, but it shows a Poor performance within a non-stationary environment because the method has a fixed forgetting factor. In order to enhance 'tracking' performances, BLS methods with an adaptive forgetting factor had been developed. This method shows a good tracking performance, however, it suffers from heavy computational loads. Therefore, we propose a modified AFF-RLS which has relatively low complexity m this paper.

RLS (Recursive Least Squares) 알고리즘은 적응 알고리즘의 대표적인 알고리즘이다. 하지만, 기본적인 RLS 알고리즘은 빠르게 움직이는 신호와 같은 비정상 (non-stationary) 신호환경에서는 좋은 성능을 가질 수 없다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 가변 망각 인자를 가지는 RLS 알고리즘이 등장하였으나, 기존의 가변 망각 인자 RLS 알고리즘은 연산량이 너무 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여, 상대적으로 적은 연산량으로 AFF-RLS 알고리즘과 비슷한 성능을 내는 RLS 알고리즘을 제안한다.

Keywords

References

  1. Haykin, Adaptive Alter Theory (Fourth edition), Prentice Hall, New Jersey, 663, 2002.
  2. 송성욱, "Sell-Tunning Adaptive Algorithm and Applications", 박사학위논문, 서울대학교, 2003.
  3. 이석진, 임준석, 성굉모, '비정상 간섭잡음 제거를 위한 광대역 MAFF-RLS 마이크로폰 GSC', 한국음향학회지 28권, 6호, 520-525쪽, 2009.