Abstract
In this paper, we propose a new affine projection sign algorithm (APSA) to improve the convergence speed of the conventional APSA which has been proposed to enable the affine projection algorithm (APA) to operate robustly in impulsive noise environment. The conventional APSA has two advantages; it operates robustly against impulsive noise and does not need calculation for the inverse matrix. The proposed algorithm also has the conventional algorithm's advantages and furthermore, better convergence speed than the conventional algorithm. In the conventional algorithm, each input signal is normalized by $l_2$-norm of all input signals, but the proposed algorithm uses input signals normalized by their corresponding $l_2$-norm. We carried out a performance comparison of the proposed algorithm with the conventional algorithm using a system identification model. It is shown that the proposed algorithm has the faster convergence speed than the conventional algorithm.
본 논문에서는 충격성 잡음 환경 하에서 인접 투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm, APA)의 안정성을 높이기 위해 제안된 인접 투사 부호 알고리즘(Affine Projection Sign Algorithm, APSA)의 수렴 속도를 향상시키기 위한 새로운 APSA을 제안하였다. APSA은 충격성 잡음에 안정적으로 동작하고 역행렬 연산을 요구하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘의 장점을 가지면서도 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴속도를 갖는다. 기존의 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 필터 갱신을 위해 사용되는 모든 입력 신호의 $l_2$-norm으로 정규화 하지만 제안된 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 i번째 과거 입력 신호의 $l_2$-norm 만으로 정규화한다. 시스템 식별 환경에서 두 알고리즘의 성능을 비교하는 컴퓨터 모의 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 수렴속도가 기존의 알고리즘보다 개선되었음을 보였다.
