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.
핸즈프리 음성 통신에 있어 음향 반향 제거 시스템은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 음향 반향을 효과적으로 제거하기 위한 새로운 시변 적응 상수를 갖는 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최적 필터의 직교 원리를 이용하여 적응 알고리즘의 적응 상수를 시변한다. 직교 원리에 따라 적응 상수를 시변하면 적응 초기에는 적응 필터가 반향 경로를 추정하지 못해서 큰 값을 가지지만 수렴 후에는 적응 필터의 입력 신호와 추정 오차 신호간의 상호 상관도가 작아져서 정상 상태 오차가 작으며 근단화자 등 의 주변 잡음 신호에 적응필터 계수가 오조정되는 것을 줄일 수 있다. 본 논문에서 음향반향 시뮬레이션을 통해서 제안하는 적응 알고리즘이 기존의 방법에 비해서 우수함을 보인다.
무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
매입형 영구자석 동기전동기의 원활한 제어를 위해서는 전동기의 상수인 고정자 저항이나 각종 인덕턴스의 값, 그리고 쇄교 자속의 값 등을 정확하게 알아야 한다. 그러나 이러한 상수들은 전동기 운행에 따른 전동기 온도의 상승이나 각 작동점 등의 변화에 따라 계속적으로 변하기 때문에 이들의 값을 정확하게 추정하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 실시간으로 상수의 값을 추정하는 기법이 필요한데 본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System) 기법을 이용한 상수의 추정 및 적응제어 기법을 제시한다. 시스템의 관계식이 이들 상수에 대해 비선형으로 구성되어 있어 일반적인 제어기법을 적용하는데 문제가 있어 일부 논문에서는 상수의 일부를 안다고 가정하였지만 본 논문에서는 이러한 가정 없이 모든 상수를 추정하는 제어기법을 제시하고 적응제어 기법의 수렴성을 입증하였다. 제시하는 알고리즘의 우수성은 시뮬레이션을 통해 입증하도록 한다.
본 논문에서는 Jue Chang 과 John R. Glover 가 1993년에 제안한 회귀적 적응 주기 신호 검출기[1]를 소개하고 이를 구현하기 위한 최적의 실시간 알고리즘을 제안하여 회귀적 주기 신호 검출기의 실용적인 응용 예를 제시하였다. 회귀적 적응 주기신호 검출기(FALE:Feedback Adaptive Line Enhancer)는 기존의 적응 주기 신호 검출기에 회귀 경로를 달아줌으로써, 필터 차수를 같게 했을 때 낮은 신호 대 잡음비 환경 하에서 더 높은 필터 이득과 더 낮은 추정 오차를 얻을 수 있다. 회귀 경로를 통해 들어오는 필터 출력 신호는 회귀 이득 상수 값에 따라 전체 시스템의 성능이 달라지므로 최적의 회귀 이득 상수를 찾아내는 것이 중요하며 이는 회귀 이득 상수를 변화시키며 최적의 결과값(최소 추정오차)을 유도하는 실험을 통해 얻을 수 있다. 한편, 이를 구현하는 문제에 있어서는 일잔 최적의 회귀 이득 상수 값이 정해지면 회귀 이득 상수가 초기 값으로부터 최적 값에 도달하는 변화율과 변화 유형이 시스템의 실시간 구현 및 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 최적의 구현 알고리즘을 찾아냄으로써 Jue Chang 과 John R, Glover가 제시한 이론적인 수렴율과 수렴 성능을 유지하면서 실시간으로 동작하는 시스템을 구현하고 모의실험을 통한 성능분석 결과를 제시하였다.
상수관망은 많은 관을 통해 물의 수요가 있는 곳으로 물을 공급해주는 역할을 하는 사회기반 시설물이다. 상수관망 설계의 요점은 두 가지로 구분할 수 있다. 첫 번째 요점은 다양한 종류의 관배치로 인한 상수관망 설계안의 많은 경우의 수이다. 두 번째 요점은 상수관망 내 절점의 최저 요구수압 등의 제약조건이다. 두 가지 요점이 있는 상황에서 상수관망 설계비용의 최소화를 위한 상수관망 최적설계는 많은 계산이 요구된다. 많은 계산이 요구되기 때문에 상수관망 최적설계에 최적화 기법을 적용할 수 있다. 본 연구에서 상수관망 최적설계를 위해 적용된 최적화 기법은 Hybrid Rate(HR)를 개선한 Hybrid Vision Correction Algorithm(HVCA)이다. HVCA는 Vision Correction Algorithm(VCA)을 기반으로 추가적인 전역탐색을 실행하는 Centralized Global Search(CGS)의 적용 및 자가적응형 매개변수인 Hybrid Rate(HR)를 적용하여 사용성과 성능을 개량한 알고리즘이다. HVCA의 기존 HR은 선형적으로 증가하는 형태이다. 선형적으로 증가하는 HR로 인해 HVCA는 최적해 탐색과정에서 지역해에 빠지는 문제가 발생하였다. HVCA의 문제를 해결하기 위해 HR을 비선형적으로 증가하는 형태로 개량하였다. HR이 개량된 HVCA를 수자원공학 문제인 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 비교하였다. 적용결과 HR이 개량된 HVCA가 기존의 HVCA보다 낮은 설계 비용을 나타내었다. 상수관망 최적설계 적용결과를 바탕으로 HR이 개량된 HVCA는 상수관망 최적설계 이외의 수자원공학 문제에도 적용가능할 것이다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.432-437
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1998
NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.
적응신호처리 분야에서 LMS 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응 알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 적응알고리즘을 제안, 적응 잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
적응신호처리 분야에서 LMS알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 고속적응알고리즘을 제안, 적응잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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