• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.19 no.2
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• pp.42-46
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• 2018

Adaptive signal processing is quite important in various signal and communication environments. In adaptive signal processing methods since the least mean square(LMS) algorithm is simple and robust, it is used everywhere. As the step is varied in the variable step(VS) LMS algorithm, the fast convergence speed and the small excess mean square error can be obtained. Various variable step LMS algorithms are researched for better performances. But in some of variable step LMS algorithms the computational complexity is quite large for better performances. The fixed step LMS algorithm with a low computational complexity merit and the variable step LMS algorithm with a fast convergence merit are combined in the proposed sporadic step algorithm. As the step is sporadically updated, the performances of the variable step LMS algorithm can be maintained in the low update rate using Fibonacci sequence. The performances of the proposed variable step LMS algorithm are proved in the adaptive equalizer.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.967-970
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• 2001

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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.1
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• pp.55-62
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• 2016

The least-mean fourth (LMF) algorithm is well known for its fast convergence and low steady-state error especially in non-Gaussian noise environments. Recently, there has been increasing interest in the least mean square (LMS) algorithms with variable step size. It is because the variable step-size LMS algorithms have shown to outperform the conventional fixed step-size LMS in the various situations. In this paper, a variable step-size LMF algorithm is proposed, which adopts an algebraic optimal step size as a variable step size. It is expected that the proposed algorithm also outperforms the conventional fixed step-size LMF. The superiority of the proposed algorithm is confirmed by the simulations in the time invariant and time variant channels.

• Journal of IKEEE
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• v.6 no.2 s.11
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• pp.111-118
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• 2002

In this paper, we present a variable block method to reduce additive computational requirements in determining step-size of variable step-size LMS (VS-LMS) algorithms. The block length is inversely proportional to the changing of step-size in VS-LMS algorithm. The technique reduces computational requirements of the conventional VS-LMS algorithms without a degradation of performance in convergence rate and steady state error. And a method for deriving initial step-size, when the input is zero mean, white Gaussian sequence, is proposed. For demonstrating the good performances of the proposed method, simulation results are compared with the conventional variable step-size algorithms in convergence speed and computational requirements.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.3
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• pp.156-162
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• 2018

The LMF (Least Mean Fourth) algorithm is well known for its fast convergence and low steady-state error especially in non-Gaussian noise environments. Recently, there has been increasing interest in the LMS (Least Mean Square) algorithms with self-adjusted step size. It is because the self-adjusted step-size LMS algorithms have shown to outperform the conventional fixed step-size LMS in the various situations. In this paper, a self-adjusted step-size LMF algorithm is proposed, which adopts an averaged gradient based step size as a self-adjusted step size. It is expected that the proposed algorithm also outperforms the conventional fixed step-size LMF. The superiority of the proposed algorithm is confirmed by the simulations in the time invariant and time variant channels.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.120-122
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• 2018

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.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.2
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• pp.128-132
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• 2011

Least mean square adaptive algorithms have played important role in radar, sonar, speech processing, and mobile communication. In mobile communication area, the convergence rate of a LMS algorithm is quite important. However, LMS algorithms have slow and non-uniform convergence rate problem For overcoming these shortcomings, various variable step LMS adaptive algorithms have been studied in recent years. Most of these recent LMS algorithms have used complex variable step methods to get a rapid convergence. But complex variable step methods need a high computational complexity. Therefore, the main merits such as the simplicity and the robustness in a LMS algorithm can be eroded. The proposed deterministic variable step LMS algorithm is based upon a simple deterministic function for the step update so that the simplicity of the proposed algorithm is obtained and the fast convergence is still maintainable.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.32 no.6
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• pp.518-524
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• 2013

In this paper, we propose a variable step size algorithm to enhance the normalized subband adaptive filter which has been proposed to improve the convergence characteristics of the conventional full band adaptive filter. The well-known Kwong's variable step size algorithm is simple, but shows better performance than that of the fixed step size algorithm. However, in case that large additive noise is present, the performance of Kwong's algorithm is getting deteriorated in proportion to the amount of the additive noise. We devised a variable step size algorithm which does not depend on the amount of additive noise by exploiting a normalized adaptation error which is the error subtracted and normalized by the estimated additive noise. We carried out a performance comparison of the proposed algorithm with other algorithms using a system identification model. It is shown that the proposed algorithm presents good convergence characteristics under both stationary and non-stationary environments.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.177-178
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• 2017

본 논문에서는 벅-타입 능동 전력 디커플링 회로의 단순화된 제어 방법을 위한 가변 스텝을 적용한 최적 보상 이득 알고리즘을 제안한다. 고정 스텝을 사용한 기존의 최적 보상 이득 알고리즘보다 유동적인 보상 이득 변화를 통해 DC링크 전압 리플을 효과적으로 줄일 수 있다. 기존의 방법보다 최적 보상 이득을 추적하는 시간이 줄어들어 갑작스런 부하 변동이나 이상 상황에 빠른 대응이 가능하다. 벅-타입 능동 전력 디커플링 회로는 전류 불연속 모드로 동작하며, 전류 지령치는 DC링크 전류의 1차 리플 성분에 전류 이득을 유동적으로 보상하여 생성하기 때문에 모든 구간에서 효과적으로 DC링크의 전압 리플을 줄일 수 있고 빠른 대응이 가능하다. 제안하는 가변 스텝을 적용한 최적 보상 알고리즘의 효과는 MATLAB-Simulink 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.191-192
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• 2017

본 6-스텝 운전은 하드웨어의 수정 없이 운전 영역을 확장할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 샘플링 주파수 대비 기본파 주파수가 크면 저주파수 전류 맥동 문제가 발생한다. 이는 시스템의 효율을 낮추고 안정성 문제를 일으킨다. 따라서, 본 논문에서는 가변 시간 제어 방법을 제안한다. 선형화과정을 통해 정확한 전달 함수를 구하고, 이를 이용하여 추가적인 약 자속 제어기나 전류 지령 생성기 없이 6-스텝 운전을 구현 할 수 있다.