소음은 현대 사회에서 쉽게 접하게 되는 환경 오염원이다. 능동소음제어(Active Noise Control)는 발생된 소음을 제거하기 위해 구현이 간단한 LMS 알고리즘을 많이 사용하고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴 속도와 소음신호의 변화속도에 따라 발산의 위험을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 LMS의 문제점을 보완하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 소음제거 시스템의 출력단에서 검출된 잔차소음을 경험 모드 분석법(Empirical Mode Decomposition)을 이용하여 IMF 신호들로 분해하고, 분해된 각 신호를 FXLMS 알고리즘을 이용하여 수렴시킨 후, 결과들을 다시 결합하여 소음 제거에 이용하였다. 각각의 IMF 신호를 FXLMS 알고리즘으로 수렴시킬 때 수렴속도에 변화를 주어 소음제거의 효율성을 높였다. 제안한 알고리즘을 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였고 기존의 FXLMS알고리즘보다 향상된 수렴속도 및 안정성을 가짐을 입증하였다.
본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.
일반적으로 시스템 인식과 제어를 위해 이용하는 다층망 신경회로망은 기존의 역전파알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 칼만필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도의 영향을 받지 않도록 개선하였으며, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서, LMS 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키기 위한 효율적인 신호간섭 제어기법을 제안한다. 수신 데이터를 재활용하여 심볼 시간 주기에 계수들을 곱함으로써 적응되는 제안된 알고리즘의 수렴특성이 수렴 속도의 향상을 이론적으로 증명하기 위해 분석한다. 스텝-크기 매개변수 $\mu$가 증가됨에 따라 알고리즘의 수렴 속도가 제어된다. 또한, 스텝-크기 매개변수 $\mu$의 증가는 실험적으로 계산된 학습 곡선에서 분산을 감소시키는 효과를 갖는다. 고유치 확산을 증가시킴에 따라 적응 등화기의 수렴속도를 천천히 제어하고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타내며 데이터-재사용 LMS 기술이 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시켜 필터 알고리즘에서 신호간섭제어의 우수성을 입증한다.
OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖지만, 평활상수의 수렴영역이 제한적인 단점이 있다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해서 MPEMG 알고리즘을 제안한 바 있다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 수렴영역은 확장되었지만 페널티 로그 우도를 증가시키는 수렴속도가 OSL 알고리즘보다 느리다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 평활상수의 수렴영역의 확장뿐만 아니라 수렴의 속도도 빠른 SMOSLG 디지털 영상복원 알고리즘을 제안하였고, 영상실험의 결과 제안된 알고리즘이 평활상수의 수렴영역 확장 및 수렴속도가 향상됨을 확인 할 수 있었다.
인접투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm: APA)에서 투사 차원은 적응필터 계수갱신에 사용하는 입력 벡터 요소 수이며, 이는 계수갱신을 위해 사용되는 투사 기저의 개수이다. 그리고 투사차원은 적응 필터의 수렴속도와 밀접한 관계가 있으며 알고리즘에서 필요한 계산량을 결정한다. 적응필터가 수렴함에 따라 수렴속도가 감소하게 되므로, 수렴속도를 결정하는 투사차원을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응필터 계수갱신 시 계수벡터의 변화량을 수렴속도와 연관시켜 인접투사 알고리즘의 투사차원을 조정하는 가변 차원 인접투사 알고리즘(Variable Dimension APA: VDAPA)을 제안한다. 제안한 방법은 적응필터의 수렴정도에 따라 투사 기저 수를 조정함으로써 APA의 계산량을 줄인다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 인접투사 알고리즘 및 NLMS 알고리즘과의 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.
이 논문에서는 눈 먼 균등화에 쓰이는 4차 고다드 알고리즘의 수렴에 대하여 살펴보았다. 평균 성능 함수가 가장 작은 값을 갖는 점 부근에서의 4차 고다드 알고리즘의 국소적 성질을 이해함으로써 적응이득을 결정하였다. 4차 고다드 알고리즘의 정규화된 적응이득과 수렴속도는 결정 지향 알고리즘과 견주어 볼 때 적응이득은 작아야 한다는 것과 수렴속도는 빠르다는 것을 보였다.
본 논문에서 직접순차 확산 스펙트럼 시스템의 적응 횡단선 필터에서 LMS 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키기 위한 효율적인 신호간섭 제어기법을 제안한다. 수신 데이터를 재순환하여 심볼 시간주기에 계수들을 곱함으로써 적응되는 제안된 알고리즘의 수렴특성이 수렴 속도의 향상을 이론적으로 증명하기 위해 분석한다. 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$가 증가됨에 따라 알고리즘의 수렴 속도가 제어된다. 또한, 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$의 증가는 실험적으로 계산된 학습 곡선에서 분산을 감소시키는 효과를 갖는다. 고유치 확산을 증가시킴에 따라 즉응 등화기의 수렴속도를 천천히 제어하고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타내며 데이터-재사용 LMS 기술이 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시켜 필터 알고리즘에서 신호간섭제어의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 메쉬 네트워크의 이동노드에 대해 기존의 유전알고리즘을 이용한 빔형성과 같은 성능을 가지면서 빠른 수렴속도를 가지고 지역해에 빠지지 않는 개선된 유전알고리즘을 제안한다. 제안한 빔형성 유전알고리즘은 빠른 수렴속도를 얻기 위해서 교배과정에서 적합도가 높은 염색체의 일정비율을 추출하고 지역해에 빠지는 것을 방지하기 위해 하위 염색체로 교배에 사용하였다. 그리고 적합도 측정용 빔형성의 기준 빔패턴을 가우시안 함수를 이용하여 수렴속도를 더욱 빠르게 하였다. 전산모의 실험을 통하여 제안한 빔형성 유전알고리즘이 기존의 빔형성 유전알고리즘 방식과 비교하여 약 20%의 빠른 수렴속도가 향상되었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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