본 논문에서는 적응 필터의 계수 갱신에서 가변 블록을 사용하는 방법을 제안하였다. 데이터 블록의 길이는 MSE 학습곡선의 시정수에 비례하도록 하였다. 이 방법에서는 적응 필터가 정상상태로 접근함에 따라 스텝사이즈를 조정하여 필터계수 갱신의 횟수를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위한 컴퓨터모의 실험을 통해 기존의 최적 스텝사이즈 수열을 이용한 알고리듬과 가변 스텝사이즈 알고리듬과 성능을 비교하였다. 그리고 MSE 의 초기값을 최소화하는 최적 초기 스텝사이즈를 유도하였다. 유도된 최적 스텝사이즈를 가변 스텝사이즈 알고리듬에 적용, 그 성능을 평가 하였다.
본 논문은 가변 스텝사이즈 LMS (Least Mean Square) 알고리듬의 스텝사이즈 결정시 추가되는 계산량을 줄이기 위해 가변 블록을 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 블록 길이를 스텝사이즈의 변화에 반비례하도록 하여 기존의 가변 스텝사이즈 알고리듬의 수렴속도와 정상상태 오차에 대해 성능의 저하 없이 계산량을 줄이고자 한다. 그리고 평균이 영인 백색 가우시안 입력신호 환경하에서 LMS 기반 적응 알고리듬의 초기 스텝사이즈를 최적으로 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위한 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 가변 스텝사이즈 알고리듬과 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 평가한다.
본 논문은 최대 전력점을 추종하는 기존 P&O 방식의 동적 응답 특성을 향상시키기 위해 가변 스텝 사이즈를 적용한 P&O 방식 기반의 MPPT 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 검증하였다. 제안된 알고리즘은 듀티 제어를 통해 최대 전력점을 추종하며, 2가지 동작모드로써 가변 스텝 모드와 고속모드로 구성된다. 일사량이 일정한 경우, 가변 스텝 모드에서 듀티의 스텝 사이즈 감소를 통해 최대 전력점에서 동작점의 전압변동이 작아짐에 따라 진동이 감소하여 발전 효율이 증가한다. 일사량이 변동하는 경우, MPPT 오류를 피하기 위해 듀티와 PV 전압은 일정하게 유지하며, 일사량 변화가 끝난 시점에서 고속모드 동작을 통해 빠르게 최대 전력점으로 추종한다. 최대 전력점에 도달하면 가변 스텝 모드로 변경하여 듀티 스텝 사이즈를 감소시켜 최대 전력점을 추종한다. PV 패널, 부스트 컨버터로 구성된 PV 시스템의 시뮬레이션 및 실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
LMS 알고리즘에서, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포 폭이 넓게 분포되면, 수렴속도가 느려지기 때문에 가변 스텝 사이즈가 많이 사용된다. 그러나 이 경우 많은 계산량이 필요하다. 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행한다. 그리고 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 평균오차의 순시 절대 값을 exponential 함수에 적용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 시스템 제너레이터를 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. 그 결과 순시 절대 값에 비례하여 변화하는 가변스텝사이즈의 적응알고리즘이 기존의 알고리즘과 비교하여 보다 안정되고 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 전밴드(full-band) 적응 필터의 수렴 특성을 개선하기 위해 제안된 정규 부밴드 적응 필터(NSAF)의 성능을 향상시키기 위한 가변 스텝 사이즈 기반의 알고리즘을 제안하였다. 널리 알려진 Kwong의 가변 스텝 사이즈 적응 필터는 간단한 하면서도, 고정된 스텝 사이즈의 적응 필터에 비하여 우수한 성능을 보인다. 그러나 가산잡음이 클 경우, 잡음의 크기에 비례하여 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응 오차에서 추정된 가산 잡음을 차감한 정규 오차를 이용함으로써 가산 잡음에 의존하지 않는 가변 스텝 사이즈 알고리즘을 제안하였다. 시스템 확인 모델 하에서 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비하여 정상 및 비정상 환경에서 수렴 특성이 우수함을 보였다.
입력신호의 상관도가 높은 신호처리 응용에서 부밴드 인접투사(Subband Affine Projection: SAP) 알고리즘과 스텝사이즈 조정은 LMS형(Least Mean Square-type) 알고리즘이 갖는 느린 수렴속도와 큰 정상상태오차를 개선할 수 있는 좋은 해결책이다. 본 논문은 가변 스텝사이즈를 사용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 구조의 인접투사 알고리즘과 스텝사이즈 조정을 결합함으로써 적은 계산량으로 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 높은 상관도를 갖는 입력신호에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
긴 길이의 적응 필터와 높은 상관도의 입력신호를 사용하는 적응 필터링 응용에서 적응 필터의 수렴성능을 향상 시키기 위해 가변 스텝사이즈를 이용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용한 M-부밴드 구조에서 각 적응 부필터별 서로 다른 스텝사이즈를 사용함으로써 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 각 갱신시점에서 적응 필터의 평균자승오차를 최소화하도록 유도된 스텝사이즈는 가변 스텝사이즈를 사용하는 기존 알고리즘에 비해 좋은 수렴성능을 보인다. 기존 알고리즘에 비해 우수한 제안한 알고리즘의 수렴성능을 확인하기 위해 시스템 식별 모델을 고려하여 AR(1)과 AR(2) 유색 입력 신호에 대한 최소자승편차에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.
통신과 신호처리 분야에서 다양한 LMS 적응 알고리즘이 단순성과 강인성 때문에 사용되고 있다. 하지만 LMS 알고리즘의 느리고 균일하지 못한 수렴 특성은 잘 알려져 있다. 수렴 속도를 높이기 위하여 여러 가지 가변 스텝 사이즈 LMS 적응 알고리즘이 제안되고 연구되어왔다. 스텝 사이즈를 조절하기 위하여 오류 차이를 활용한 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제안한다. 제안된 LMS 알고리즘은 다른 알고리즘과 비교하였을 때 실험 결과로 볼 때 수렴속도가 빨랐다. 또한 제안된 알고리즘에 대한 이론적 성능을 평형상태에 대하여 분석하였다.
적응신호처리 분야에서 LMS 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응 알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 적응알고리즘을 제안, 적응 잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
다위상 분해 기법 기반의 부밴드 구조에서 단순화한 부밴드 인접투사 알고리즘(Simplified SAP; SSAP)을 위한 최적 가변 스텝사이즈 조정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 적응필터의 계수 갱신 시점에서 평균자승편차(MSD)를 최소화하도록 유도된 최적값을 제시한다. 유색 입력 신호를 사용하는 SSAP 알고리즘에서 제안한 최적 스텝사이즈의 적용은 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 보장한다. AR(2) 신호와 실제 음성을 입력 신호로 사용하여 수행한 컴퓨터 모의실험의 결과는 제안한 최적 스텝사이즈의 유효성을 입증한다. 또한 모의실험 결과는 기존 여러 적응 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘이 더 빠른 수렴속도와 양호한 정상상태오차를 가지고 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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