• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.9
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• pp.1793-1801
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• 2015

In a recent work, kernel recursive least-squares tracker (KRLS-T) algorithm has been proposed. It is capable of tracking in non-stationary environments using a forgetting mechanism built on a Bayesian framework. The forgetting mechanism in KRLS-T is implemented by a fixed forgetting factor. In practice, however, we frequently meet that the fixed forgetting factor cannot handle time-varying system effectively. In this paper we propose a new KRLS-T with a variable forgetting factor. Experimental results show that proposed algorithm can handle time-varying system more effectively than the KRLS-T.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.165-168
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• 1998

본 논문에서는 충격성 잡음에 강인하기 위한 시변 주파수 추정 기법을 제안하였다 충격성 잡음에 강인하기 위해서는 충격성 잡음에 의한 추정 변수의 동요를 제한하고 추정된 오차가 향후 추정시 영향을 미치는 오차의 전파현상을 제한하여야 한다. 충격성 잡음에 의한 추정오차의 전파를 제한하기 위해서는 망각인자의 도입이 필요함을 증명하였고 보다 효과적으로 사용하기 위해서 가변 망각인자를 도입하였다. 가변 망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의한 오차의 전파를 선택적으로 제한할 수 있으며 충격성 잡음에 의한 추정계수의 변동은 영향함수 측면에서 Huber함수를 이용하여 제한하였다. 제안된 알고리듬은 Huber함수와 가변망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기와 오차의 영향이 전파되는 것을 적응적으로 제한하기 때문에 모의실험을 통해 기존의 칼만 알고리듬보다 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.9
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• pp.1141-1145
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• 2016

In general, a variable forgetting factor is applied to the RLS algorithm for the time-varying parameter estimation in the non-stationary environments. The introduction of a variable forgetting factor to RLS needs heavy additional calculation complexity. We propose a new Gauss Newton variable forgetting factor RLS algorithm which needs small amount of calculation as well as estimates the better parameters in time-varying nonstationary environment. The algorithm performs as good as the conventional Gauss Newton variable forgetting factor RLS and the required additional calculation complexity reduces from $O(N^2)$ to O(N).

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.179-182
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• 2001

본 논문에서는 기존의 VFF PASTd 알고리듬의 개선안을 제시하였다. 이 알고리듬은 각 부공간마다 가변망각인자를 각각 사용하던 기존 방법과는 달리 최종 잔류 오차를 이용하여 하나의 망각인자를 계산하고 이것을 이용함으로써 계산량을 줄임과 동시에 망각인자를 보다 정확히 구할 수 있다. 여기서는 주파수 추정 문제에 대한 모의 실험을 통해 제안된 알고리듬이 우수함을 입증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.1E
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• pp.56-64
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• 1993

본 논문은 공간적으로 변하는 스펙트럼을 추정하는 새로운 적응 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 오래된 upstream의 데이터를 망각함으로서 신호의 nonstationarity를 고려해주는 시변망각인자의 개념을 recursive least square(RLS) 알고리즘에 도입하였으며, 관심이 있는 공간영역에서 탐사침을 천천히 움직여 얻은 하나의 데이터 군으로부터 downstream 스펙트럼을 추정하였다. 제시한 방법의 실현 가능성은 실제 실험(wind tunnel 이용)을 통해서 얻은 공간적으로 변하는 nonstatonary 신호의 스펙트럼을 추정하는 과정에서 입증되며 또한 기존의 방법들과 비교함으로서 그 우수성을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.5
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• pp.177-187
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• 2014

This paper proposes a fast subspace tracking methods, which is called GVFF FAPI, based on FAPI (Fast Approximated Power Iteration) method and GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Lease Squares). Since the conventional FAPI uses a constant forgetting factor for estimating covariance matrix of source signals, it has difficulty in applying to non-stationary environments such as continuously changing DOAs of source signals. To overcome the drawback of conventioanl FAPI method, the GVFF FAPI uses the gradient-based variable forgetting factor derived from an improved means square error (MSE) analysis of RLS. In order to achieve the decreased subspace error in non-stationary environments, the GVFF-FAPI algorithm used an improved forgetting factor updating equation that can produce a fast decreasing forgetting factor when the gradient is positive and a slowly increasing forgetting factor when the gradient is negative. Our numerical simulations show that GVFF-FAPI algorithm offers lower subspace error and RMSE (Root Mean Square Error) of tracked DOAs of source signals than conventional FAPI based MUSIC (MUltiple SIgnal Classification).

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.283-289
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• 2019

RLS (Recursive-least-squares) algorithm is known to have good convergence and excellent error level after convergence. However, there is a disadvantage that numerical instability is included in the algorithm due to inverse matrix calculation. In this paper, we propose an algorithm with no matrix inversion to avoid the instability aforementioned. The proposed algorithm still keeps the same convergence performance. In the proposed algorithm, we adopt an averaged gradient-based step size as a self-adjusted step size. In addition, a variable forgetting factor is introduced to provide superior performance for time-varying channel estimation. Through simulations, we compare performance with conventional RLS and show its equivalency. It also shows the merit of the variable forgetting factor in time-varying channels.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.1
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• pp.18-23
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• 2010

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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.361-364
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• 2001

지금까지 수중음향 시스템에서 jammer 신호를 제거하는 방법에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 빔형성 기법은 간섭 신호원(interference source)이 움직일 경우 그 성능이 현저히 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 이러한 현상은 수중 음향 시스템이 간섭 신호원의 움직임에 대하여 즉각적으로 null의 위치를 변화시키지 못하기 때문에 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 시간에 따라 위치가 변하는 jammer 환경에 대하여 대응할 수 있는 새로운 알고리즘이 필요하게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 가변 망각인자를 갖는 적응 빔형성 기법을 제안하고, 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 적응 빔형성 기법에 비하여 출력 SINR(signal to interference plus noise ratio)의 측면에서 성능 향상을 가짐을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.37-40
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• 2000

기존의 신호 공간 추적 방법을 이용한 blind multiuser detector는 nonstationary 환경에서 새로운 환경에 적응하기 위해 비교적 긴 시간을 필요로 한다 본 논문은 가변 망각 인자를 도입한 확장 PASTd (Projection Approximation Subspace Tracking with Deflation) 알고리즘을 이용하여 환경 변화에 좀더 신속히 적응하는 성능 향상을 모의실험을 통해 보이고자 한다.