한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.37-40
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2001
본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응알고리즘을 직교변환인 아다말(Hadamard)변환을 이용하여 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하며, 변환영역에서 수렴성능 향상을 위해 가변스텝 사이즈를 갖는 적응알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 일반적인 부엽제거기(Generalized Sidelobe Canceller GSC)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴 성능을 이용하여 각각 비교, 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 비동기 CDMA 시스템에서 다중접속에 의한 간섭을 제거하는 역상관기 중에서 반복 연산을 사용하여 계산량을 개선한 second-order stationary 기반의 반복적 역상관기와 수렴특성에 대하여 이론적으로 분석하고 모의실험을 통하여 성능을 검증하였다. 먼저 반복적 역상관기에서 수렴특성을 결정하는 수렴 인자를 유도하고 가장 빠른 수렴 특성을 보장하는 최적의 수렴상수를 상관행렬의 최대 및 최소 고유값으로 나타낼 수 있음을 증명하였다. 또한 최적의 수렴 상수와 반복회수에 따른 BER이 기존의 역상관기와 비슷한 성능을 가짐을 보였다.
능동소음제어 시스템에서 많이 사용되어 온 적응 알고리듬은 filtered-X LMS (FXLMS) 알고리듬으로, 이 알고리듬에서의 수렴속도는 필터링 된 신호에 의해서 좌우되기 때문에 FXLMS 적용시 실제 수렴성능이 저하되거나 수렴이 안 되는 경우도 발생할 수 있다. 본 논문의 목적은 변환영역에서 능동소음제어 시스템의 2차 경로 모델링을 행함으로써 전체 능동소음제어 시스템 동작의 수렴성능을 향상시키려는 것이다
일반적으로 음향 반향 제거에서 반향의 임펄스 응답이 큰 경우 주파수 영역의 알고리듬은 시간 영역 알고리듬에 비해 긴 임펄스 응답에 따른 많은 계산량과 입력신호의 통계적 특성에 의한 영향을 줄일 수 있다. 그러나 주파수 영역 알고리듬에서는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환시킬 때 필터 차수의 2배의 FFT 연산이 필요하게 되어, 긴 차수로 인한 실행 시간 지연이 발생하고 많은 메모리가 필요하다. 이러한 문제점을 감소시키고 수렴성능을 향상시키기 위한 MDF 알고리듬이 제안되었으나 계산량이 많은 단점이 있고, UMDF와 AUMDF 알고리듬은 계산량은 감소되나 수렴성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 MDF 알고리듬과 거의 동일한 수렴성능을 유지하면서 연산량과 메모리를 줄일 수 있는 수정된 AUMDF 알고리듬을 제안하였으며, 모의 실험을 통해 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환 알고리듬을 이용 한 음향반향 제거 기법을 제안하였다. 일반적으로 LMS 알고리듬은 간단하지만 그 수렴특성이 고유치 분포율과 탭 수에 의해 결정되는 단점이 있고 MDF (multidelay filter)를 이용한 적응 알고리듬은 블록단위로 수행되는 LMS를 수렴속도 측면에서 보완해주지만 긴 차수일때는 FFT에 비례하여 연산량이 늘어나는 단점이 있다. 본 논문은 웨이블렛의 직교성을 이용한 변환 적응 알고리듬을 음향반향 제거기에 도입하여 그 성능을 비교·평가하였다. 모의실험을 통해 시간영역 LMS, MDF 알고리듬과 비교하여 제안한 알고리듬의 수렴성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
반향제거 또는 채널등화와 같은 무선통신 시스템에서 적응필터링은 매우 실용적이다. 적응필터의 계수갱신을 위해 사용되는 적응 알고리즘의 수렴성능은 입력신호의 상관도와 적응필터의 길이에 의존한다. 높은 입력상관도와 긴 길이의 적응필터는 수렴성능을 저하하므로 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 부밴드 구조에서 입력상관도를 사전제거하고 적응필터 계수를 갱신하는 부밴드 AP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 다중제한조건을 갖는 부밴드 AP 알고리즘의 수렴성능 해석방법을 제시한다.
본 논문에서는 부밴드에서의 수렴 성능 향상을 위하여 새로운 블록 LMS 알고리듬과 부밴드 각 적응필터에 가변 적응이득을 사용하는 가변 적응이득 블록 LMS 알고리듬을 제안한다. 이들 알고리듬들을 유도하기 위해 새로운 비용함수를 제안하며, 유도된 비용함수는 적응 필터 계수에 대해 2차 형식인 특징을 가진다. 제안한 알고리듬의 수렴 성능을 평가하기 위하여 부밴드 LMS 알고리듬과 가변 적응이득 알고리듬을 컴퓨터 모의 실험을 통해 비교함으로서 성능의 우수성을 입증하였다.
적응신호처리 분야에서 LMS알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포한 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행하고, 변환영역에서 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 웨이블렛기반의 고속 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 OFDM 적응등화기에 적용하여, 기존의 OFDM 등화기 알고리즘과 비교하여 제안한 적응알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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