• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2592-2594
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• 2002

본 논문에서는 GSC(Generalized Sidelobe Canceller)를 기초로 새로운 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 일반적으로 여러개의 필터계수를 갖는 광대역 빔포밍에서는 그 필터길이가 커짐에 따라 많은 계산량을 필요로 하고 그 성능이 감소한다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 부밴드 필터구조를 이용함으로써 전밴드 필터구조에서보다 더 낮은 계산량과 그 pre-whitening 효과로 그 성능이 향상되었다. 부밴드 필터뱅크 구조에서 광대역 적응 빔포밍이 수행될 때 NLMS(Normalized Least Mean Squares) 적응 알고리즘을 이용하여 GSC의 수렴성능을 검증하였고, 각각의 부밴드 적응필터에서 MSE를 독립적으로 최소화시키는 적응 메카니즘을 사용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 제안한 부밴드 필터구조가 전밴드 구조에서보다 수렴성능이 더 우수함을 검증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.520-525
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• 2009

The conventional studies about an adaptive beamformer assumed that the interference signals are stationary, so they used time-average of signals or Least Mean Squares. However, these methods showed low performance of canceling the non-stationary interferences. In this paper, the MAFF-RLS algorithm is developed in order to cancel non-stationary interferences, and the GSC structure using this algorithm is proposed. Furthermore, the performance of the MAFF-RLS beamformer is verified by simulation using MATLAB. This simulation results show the performance of the proposed beamformer is better than that of the SMI and the conventional RLS beamformer.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2124-2126
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• 2003

본 논문에서는 M-Max 선택적 계수 갱신 알고리즘을 이용한 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 기존의 적응 필터 분야에서 일반적으로 가장 안정화된 적응 알고리즘인 NLMS 적응 필터링을 수행할 때 필터의 길이가 증가 할수록 복잡도가 증가하는 문제점을 매 갱신 주기마다 모든 각각의 계수들 위치에서 대응하는 기울기 추정치 크기를 바탕으로 선택된 계수만을 갱신함으로써 모든 계수를 갱신할 때와 비교해서 복잡도는 크게 감소하는 반면 수렴 성능은 거의 비슷한 M-Max 알고리즘이 제안되어왔다. 이러한 H-Max 알고리즘을 부밴드 적응 빔포밍 구조에 적용하고 그 타당성을 모의실험을 통하여 광대역 서브밴드 적응 빔포밍에 선택적 계수 갱신 알고리즘을 적용하였을 때 성능 저하 거의 없이 계산량은 크게 감소됨을 검증하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.53 no.6
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• pp.446-452
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• 2004

Under the condition of a common narrowband target signal and interference signals from several directions, the linearly constrained minimum variance (LCMV) method using the generalized sidelobe canceller (GSC) for adaptive beamforming has been exploited successfully However, in the case of wideband signals, the length of the adaptive filter must be extended. As a result, the complexity of the beamformer increases, which makes real-time implementation difficult. In this paper, we improve the convergence characteristics of the adaptive filter using the transform domain normalized least mean square (NLMS) approach based on the subband GSC structure without the increase of complexity. Besides, the M-MAX algorithm, which is one of various selective coefficient updating methods, is employed in order to remarkably reduce the computational cost without decreasing the convergence quality. With the combination of these methods, we propose a computationally efficient wideband adaptive beamformer and verify its efficiency through a series of simulations.