본 논문에서는 지금까지 연구 되어온 고역통과 필터및 적응 transversal LMS필터와는 달리 적응 격자 위너 필터를 이용하여 적응 잡음 제거기를 구성함으로써 폐음과 심음을 분리할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이를 위하여 실제로 폐음및 심전도 신호를 검출하였으며, 제2의 심음 제거 방법으로 T파검출 알고리즘을 이용하여 T파위치를 측정하였다. 실험결과, 분리를 위하여 적응 transversal LMS는 100-200차, 적응 transversal MLMS(modified LMS) 필터는 75-100차, 적응 격자 위너 필터는 10-20차가 필요하였고, 적응 펄터링이 고역통과 필터링보다 저주파 신호성분의 손실이 없는 것으로 정확도가 향상되었다.
Acoustic feedback is perceived as whistling or howling, which is a major complaint of hearing-aids users. Acoustic feedback cancellation is important in hearing-aids because acoustic feedback degrades performance of the hearing aid device by reducing maximum insertion gain. Adaptive systems for estimate acoustic feedback path and feedback suppression algorithms have been proposed in order to solve this problem. A typical feedback cancellation algorithm is LMS(least mean squares) because of its computational efficiency. However it has problem of convergence performance in high correlated input signal. In this paper, we propose a new variable step-size normalized LMS(least mean squares) algorithm using VAD(voice activity detection) to overcome the limitation of the LMS algorithm. The VAD algorithm is GSAP(global speech absence probability) and the feedback cancellation algorithm is normalized LMS. The proposed algorithm applies different step-size between voice and non-voice using VAD, for high stability, fast convergence speed and low misalignment when correlated inputs, such as speech. The result of simulation with white noise mixed speech signal, the proposed algorithm shows high performance then traditional algorithm in terms of stability, convergence speed and misalignment.
The method of induction noise reduction can be classified by using passive control or active control method. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction to low frequency (below) 500Hz) range and to be limited in a space of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used in LMS (Least-Mean-Square) algorithm because it can obtain the complex transfer function easily in real-time. Especially, Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system. However, the convergence performance of LMS algorithm could not match if the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. So, in order to solve the problem in this study, the Moving Bandpass Filter(MBPF) was proposed and implemented. The ANC using MBPF for the reduction of the induction noise shows that more noise reduction as 4dB than without MBPF.
본 논문에서는 W-CDMA에서 사용 무선 중계기에서 사용 가능한 간섭신호 제거 알고리즘을 제안하였다. 기존의 방법인 1개의 긴 필터를 이용하여 간섭신호를 제거하는 알고리즘 대신 여러 개의 짧은 병렬형 필터를 이용하여 수렴속도를 줄일 수 있음을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 실제 성능 시험 조건 하에서 시뮬레이션을 통해 기존 방법보다 수렴 속도가 빨라짐을 확인하였다.
Affine projection 알고리즘은 RLS보다 적은 계산량으로 LMS보다 우수한 수렴성능을 나타낸다. 그러나 affine projection 알고리즘은 역행렬 연산을 필요로 하기 때문에 여전히 LMS에 비해 과중한 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 affine projection 알고리즘을 분석하여 이 알고리즘이 Gram-Scheme 구조로 해석될 수 있음을 보이고 이를 이용하여 NLMS와 비슷한 계산량으로 affine projection 알고리즘을 근사적으로 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 NLMS와 비슷한 계산량을 가지면서 기존의 affine projection 알고리즘과 비슷한 수렴성능을 나타내었다.
본 논문에서는 단일포트시스템으로 설계된 배열안테나에서 재밍신호나 간섭신호 방향으로 방사패턴에 널(null)을 형성하는 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 적응 알고리즘은 재밍신호나 간섭신호의 크기나 입사방향에 대한 사전정보를 요구하지 않으며, 배열안테나의 일부 RF 경로의 위상을 제어하는 부분적응(partially adaptive) 알고리즘이다. 제안한 적응 알고리즘은 최적화 알고리즘의 한 종류인 PSO(Particle Swam Optimization) 알고리즘과 gradient-based 섭동 적응 알고리즘을 혼합하여 시간에 따라 간섭신호의 입사방향이 변화하는 이동형 재밍환경에서도 적응적으로 안정적인 널링 성능을 가진다.
본 논문에서는 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL(Tapped Delay Line) 필터의 계수를 구하는 방법과 등가의 Wiener-Hopf 방식의 해를 구하는 방법 중 정규화 알고리즘 두 가지를 제안한다. 이론적 해석에서 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘이 입력의 파워의 합으로 정규화 하는 것에 비해 제안한 정규화 알고리즘들은 고유값들의 합으로 정규화 한다. 컴퓨터 모의실험에서 두 개의 pole이 단위원 밖의 근접한 위치를 가지는 불안정한 환경에서 시스템 식별을 수행하였다. 결과적으로, 제안한 두 개의 알고리즘은 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL 필터의 계수를 회귀적으로 구할 수 있었고 기존의 NLMS 알고리즘에 비하여 우수한 수렴 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Blind 채널 등화를 위한 error feedback 필터를 갖는 Decision Feedback Equalizer(DFE) 구조의 등화기를 설계하였다. 제안하는 등화기는 Least Mean Square(LMS) 알고리즘과 Multi-Modulus Agorithm(MMA)을 이용하였으며 64/256 QAM을 위해 설계되었다. 기존의 MMA 등화기는 두개의 transversal 필터를 이용하거나 feedforward와 feedback 필터를 이용하는 반면에 제안하는 등화기는 feedforward와 feedback 그리고 error feedback 필터를 사용하여 채널 적응 성능을 향상시켰으며 탭 수를 감소시켰다. 제안하는 구조는 $SPW^{TM}$ 툴을 이용 시뮬레이션을 수행하여 성능을 개선시킬 수 있었다. 그리고 VHDL을 이용해 시뮬레이션을 수행하였으며 논리 합성은 0.25um 셀 라이브러리를 이용하였다. 설계한 등화기는 약 19만 게이트 수와 15MHz의 동작속도를 보였다 또한 FPGA 칩을 내장한 이뮬레이션 보드를 사용하여 성능 검증을 수행하였다.
본 논문은 DFE (Decision Feedback Equalizer)구조와 CMA (Constant Modulus Algorithm), 그리고 LMS (Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 등화기에 대하여 기술한다. DFE 구조는 기존의 transversal 구조의 등화기에 비하여 빠른 채널 적응 속도와 낮은 BER (Bit Error Rate) 값을 가지며 ISI(Intersymbol Interference)가 심한 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다. 본 등화기는 16/64 QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변복조 방식에 적용할 수 있으며, 고속으로 동작할 수 있도록 고속의 곱셈기와 많은 수의 CSA (Carry Save Adder)를 사용하였다. COSSAP/sup TM/ 캐드 툴을 사용하여 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델을 개발하였으며, VHDL 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 결과에 따라 feedback 부분과 feedforward 부분에 각각 12개와 8개의 탭을 사용하였으며, 다중 경로 페이딩 채널에서 BER이 10-6일 때를 기준으로 보면 등화기를 사용하지 않은 채널의 BER 보다 SNR(Signal to Noise Ratio)이 4dB 정도 향상되었다. SYNOPSYS/sup TM/ 캐드 툴과 삼성의 0.5 ㎛ standard cell library (STD80) 를 이용하여 로직 합성을 수행하였으며, 전체 게이트 카운트는 약 13만개를 보였다.
본 논문에서는 기존 MMA 적응 등화 알고리즘의 안정성과 낮은 신호대 잡음비에서 robustness를 개선하기 위해 adaptive modulus와 miniumum-disturbance 기법을 적용한 AM-SCS-MMA (Adaptive Modulus-Soft Constraint Satisfaction-MMA) 알고리즘의 성능을 해석하였다. AM-SCS-MMA는 적응 등화를 비용 함수를 최소화하기 위해 adaptive modulus와 기존의 LMS 나 gradient descent algorithm 대신 deterministic optimization problem의 minimum-disturbance 기법을 적용하여 탭 계수를 갱신하므로서 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 동시에 줄이면서 등화 필터의 안정성 및 다양한 잡음에 대한 roburstness를 개선시킬 수 있다. 이의 개선 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MSE와 채널 추적 능력을 나타내는 EMSE (Excess MSE) 및 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 AM-SCS-MMA는 MMA보다 잔류 isi와 MSE에서는 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후 잔여량이 감소되고 열악한 신호대 잡음비에서 robustness가 있었지만, 채널 추적 능력에서는 열화됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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