소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다.
Griffiths-Jim이 제안한 GSC 알고리즘은 선형배열 안테나들의 조합에 의한 주 채널과 보조채널을 형성하고 적응 LMS를 이용하여 부엽제거를 하는 방식을 이용한다. 본 논문에서는 Griffiths-Jim이 제안한 LMS-GSC 구조에서 배열 안테나 출력신호를 처리하는 감산기 필터 대신에 Haar 및 Daubechies 웨이브렛 필터로 해석한 WLMS-GSC 알고리즘을 제안하였다. 제안한 WLMS-GSC 알고리즘에 대한 구조적인 특성 분석 결과 LMS 알고리즘에 비해서 연산량이 절반으로 감소되었다. 또한 시뮬레이션을 통하여 MSE 특성 곡선 및 재밍 신호들의 적응 빔 패턴을 구한 다음, LMS-GSC와 성능을 비교 분석하였다. 성능 분석 결과 본 논문에서 제안한 GSC 알고리즘은 기존의 LMS-GSC 알고리즘에 비하여 더 우수하거나 동일한 특성을 유지하면서 연산량이 약 절반으로 감소되었기 때문에, 시스템 구현시 하드웨어 복잡도를 절반으로 감소시킬 수 있다는 장점이 있다.
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.
LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴속도를 높이게 되면 주위 환경이 급격하게 변하는 경우 발산하게 되고, 안정성을 높이게 되면 수렴속도가 떨어지는 수렴속도와 안정성 사이에 trade-off가 발생한다. 이러한 LMS 알고리즘의 단점을 개선하기 위해 VSSLMS(Variable Step Size LMS) 알고리즘이 개발되었다. VSSLMS 알고리즘은 에러 신호를 이용하여 스텝사이즈를 조절하여 수렴속도와 성능을 동시에 향상시킨다. 본 논문에서는 실시간 환경에서 적응잡음 제거기의 성능을 개선시키기 위해 I-VSSLMS(Instantaneous Signal to Noise Radio VSSLMS)을 제안한다. 제안한 I-VSSLMS을 TMS320C6713 DSP 보드를 이용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여, 실시간으로 시뮬레이션을 하였고, 각 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문은 LMS 알고리즘을 이용하여 적응횡단선 필터의 수렴 속도를 향상시키기 위한 효율적인 신호간섭 제어기법을 제안한다. 수신 데이터를 재사용하여 심볼 시간 주기에 계수들을 곱함으로써 적응되는 제안된 알고리즘의 수렴특성이 수렴 속도의 향상을 이론적으로 증명하기 위해 분석한다, 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$가 증가됨에 따라 LMS 알고리즘의 수렴 속도가 제어된다. 고유치확산을 증가시킴에 따라 적응 등화기의 수렴속도를 천천히 제어하고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타내며 데이터-재사용 LMS 알고리즘이 적응횡단선 필터의 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시켜 신호간섭제어의 우수성을 입증한다.
알고리즘 구조가 간단하고 실제적 응용이 쉬운 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터 설계에서 횡단필터, 격자필터 및 결합처리 격자필터의 예측기 특성을 비교 연구하였다. 실제적 설계를 위해 각 필터의 LMS 알고리즘의 이론적 배경과 구성을 보였고 최적 가중치 벡터와 반사계수의 적응 수렵조건을 명시하였으며 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 나타내었다. 또한 정지및 비정지 입력 신호에 대한 이들 필터의 오차신호 특성과 잡음특성을 비교하였고 결합처리 격자필터가 이들 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터에서 가장 우수한 특성을 갖고 있음을 보였다.
빠른 시변 채널의 추정을 목적으로 새로운 적응 알고리즘, 진폭분할 LMS (ABLMS :Amplitude Banded Least Mean Square)를 제안한다. 진폭분할 LMS 알고리즘은 갱신되어야할 계수 선택이 비선형이기 때문에 우수한 추적특성을 유지하지 못한다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 ABLMS 알고리즘을 발전시켜 LTE(Linear Transversal Equaliser)와 DFE(Decision Feedback Equaliser)로 병렬 필터를 구성하여 ABLMS 알고리즘의 비선형성에 의해 나빠지는 수렴특성을 보정한다.
LMS(Least Mean Square)알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 아직도 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴율과 EMSE(Excess mean square error)사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 연구되고 있다. 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변스텝 방식을 사용 하는데 많은 계산량을 필요로 한다. IGC(Instantaneous Gain Control) 알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시이득값을 사용하여 계산량은 줄이고 높은 성능을 유지한다. 하지만 IGC 알고리즘은 이득값 계산시 log함수에 의해 실행시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 제안하는 변형 IGC알고리즘은 실행시간을 지연하는 log 함수를 제거하여, 실시간 소음제거 처리에 맞게 변형하여 성능 개선을 이룰 수 있었다.
적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)가 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 알고리즘들은 급격한 환경변화에 적응하지 못하고 발산하는 경우도 있으며 수렴속도에 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 적응계수의 특성을 일부 변형시킴으로서 계산량을 줄이고, 급격한 환경변화에서도 수렴하도록 하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응계수의 성능 확인을 위하여 시스템 식별 및 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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