• 제목/요약/키워드: LMS알고리즘

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연/경판정에 의한 심벌 판정 기반의 차등 조정 교번 등화기 (An Alternating Equalizer with Differential Adjustment Based on Symbol Decisions by Soft/Hard Decision)

  • 오길남
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.2347-2352
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    • 2012
  • 본 논문에서는 새로운 교번 등화기와 이를 조정하기 위한 차등 조정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 교번 등화기는 연판정과 경판정 기반의 심벌 판정을 수행하는 알고리즘을 사용하여 등화기를 번갈아 동작시키는 방식으로 블라인드 등화를 효과적으로 달성한다. 아울러 연판정과 경판정에 의한 심벌 판정의 상대적 신뢰도에 따라 등화기를 차등 조정함으로써 초기 블라인드 수렴 속도와 정상상태 오차 성능을 동시에 개선하는 것이 가능하다. 다중경로 전파 채널과 부가 잡음 조건에서 16/64-QAM 신호점에 대한 모의실험 결과가 제안 방식의 유용성을 뒷받침하는 것을 확인하였다.

Neural Network을 이용한 무선 통신시스템에서의 VAD (VAD By Neural Network Under Wireless Communication Systems)

  • 이호선;김수경;박승권
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권12C호
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    • pp.1262-1267
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    • 2005
  • EBF(Elliptical basis function) 신경망은 비선형 처리를 가능하게 하며, 잡음에 강하고 빠른 수렴을 하는 장점이 있다. 또한 EBF는 설계가 간단하여 실시간 음성 구간 검출기(Voice Activity Detection, VAD)에 적용하기 용이하다. 따라서 전송 효율을 높이기 위해 사용되는 음성구간 검출기를 제안함에 있어 EBF 신경망을 이용하였다. EBF의 학습 알고리즘은 평균 클러스터링(K-means Clustering) 알고리즘과 선형 최소 제곱 방범(Least Mean Square error, LMS)을 사용하였다. G.729 Annex B 와 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용한 음성구간 검출기와 성능 비교에 있에서, G.729 Annex B 음성 검출기보다 $70\%$ 이상의 높은 성능재선을 나타냈고, RBF 신경망을 이용한 음성구간 검출기 보다 비음성 구간에서 $50\%$정도의 높은 효율을 보였다.

지상파 디지털 TV 수신기의 적응등화기 설계 (A Design of Adaptive Equalizer for Terrestrial Digital Television Receivers)

  • 정진희;김정진;권용식;장용덕;정해주
    • 방송공학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.153-162
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    • 2003
  • 본 논문은 우리나라의 지상파 디지털 TV방식인 ATSC (Advanced Television System Committee) 8-VSB (Vestigial Sideband) 시스템의 수신부 가운데 등화부에 해당되는 DFE (Decision Feedback Equalizer)에 관한 것으로서, DFE 구조의 전반적인 개요와 블라인드 알고리즘에 대한 성능 분석결과를 서술한다. 특히, 다중경로, 도플러 천이(Doppler Shift), 건물 벽에 의한 신호의 감쇄 등의 영향으로 수신이 어려운 실내수신 환경에서의 수신 성능개선을 위해 최적화된 등화기의 구조를 제시하고, 등화기와 TCM(Trellis Coded Modulation)연동방법 및 필터계수 초기화 알고리즘 등을 구현한 후 모의 실험을 통한 성능 분석결과를 제시한다.

청감적 소음 감소를 위한 능동소음제어기 설계 (A Design Method of The Active Noise Controllers for The Perceived Noise Reduction)

  • 김종호;오원근
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.179-184
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    • 2019
  • 본 논문에서는 능동 소음 제어기(Active Noise Controller)의 잔류 소음을 청감적으로 감소시키는 설계법을 제안하였다. 이를 위한 구조로는 FELMS(Filtered-E Least Mean Squares) 알고리즘과 소음 평가 지수인 NC(noise criteria)를 사용하였으며, 능동 소음 제어기의 유효 동작 주파수 대역 내에서 NC 지수를 최소화하는 FELMS에 내장된 노이즈 쉐이핑 필터의 스펙트럼 조건식을 도출하였다. 제안한 조건을 만족하는 필터가 기존에 사용되었던 심리음향 기반의 필터보다 더 향상된 NC값을 나타내는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

셀룰라 신경회로망의 연상메모리를 이용한 영상 패턴의 분류 및 인식방법 (Image Pattern Classification and Recognition by Using the Associative Memory with Cellular Neural Networks)

  • 신윤철;박용훈;강훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.154-162
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    • 2003
  • 셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

Basis pursuit denoising을 사용한 두 수신기 간 시간 지연 추정 알고리즘 (Time delay estimation between two receivers using basis pursuit denoising)

  • 임준석;정명준
    • 한국음향학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.285-291
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    • 2017
  • 두 개 수신기에 들어오는 신호 간의 시간 지연 값을 추정하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그중에서 채널 추정 기법을 기반으로 한 방법의 경우는 두 수신기의 입력 신호간의 상대적인 지연을 채널의 임펄스 응답처럼 추정하는 방법이다. 이 경우에는 해당 채널의 특성이 희소 채널의 특성을 가지고 있다. 기존의 방법들은 채널의 희소성을 이용하지 못하고 있는 방법이 대부분이다. 본 논문에서는 채널의 희소성을 이용하기 위하여 희소 신호 최적화 방법의 하나인 BPD(Basis Pursuit Denoising) 최적화 기법을 사용한 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기존의 일반 상호 상관(Generalized Cross Correlation, GCC) 방법과 적응 소유치 분해법 및 희소 신호 추정법의 일종인 RZA-LMS(Reweighted Zero-Attracting Least Mean Square)들과 비교하여, 백색 가우시안 신호원과 유색 신호원 및 해양 포유류 신호원에 대해서 비교 실험을 하였다. 그 결과 갑자기 추정성능이 열화되는 문턱 현상이 늦게 나타나거나 훨씬 줄어드는 것을 보였다.

자력(自力) RBF 신경망 등화기 (Self Organizing RBF Neural Network Equalizer)

  • 김정수;정정화
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제39권1호
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    • pp.35-47
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    • 2002
  • 본 논문은 디지털 통신 채널의 등화를 위한 자력 RBF 신경망 등화기를 제안한다. RBF 신경망을 이용한 등화기에서, 이상적인 채널 상태인 RBF 센터를 정확하고 빠르게 추정하는 것이 가장 중요하다. 그러나, 기존의 RBF 등화기는 채널 상태의 개수를 사전에 알아야 하며, 많은 수의 센터가 필요하다는 단점을 지니므로 실제 통신 시스템에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 자력 RBF 신경망 등화기는 등화에 필요한 RBF 센터를 새로운 추가 기준과 제거 기준에 의해 등화기로 입력되는 신호 중에서 스스로 선택하기 때문에 채널 상태의 개수에 대한 사전 정보 없이도 등화가 가능하다. 또한 제안된 등화기는 LMS 알고리즘과 클러스터링을 이용하는 훈련 과정을 통해 기존 RBF 등화기보다 적은 센터만으로도 등화가 가능한 장점을 갖는다. 선형 및 비선형 채널과 표준 전화 채널에서, 제안한 등화기와 최적 Bayesian 등화기의 BER 성능, 심볼결정 경계, 센터 수 등을 비교하였다. 그 결과 제안한 등화기는 Bayesian 등화기와 거의 동일한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

CATV 망용 고속 비대칭 기저대역 모뎀 ASIC 칩 설계 (Design of a High Speed Asymmetric Baseband MODEM ASIC Chip for CATV Network)

  • 박기혁
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권9A호
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    • pp.1332-1339
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    • 2000
  • 본 논문에서는 MCNS(Multimedia Cable N$\xi$twork System)의 DOCSIS(Data Over Cable Service Interface S Specification) 표준안의 물리계층을 지원하는 비대칭형 기저대역 모댐 ASIC 칩의 아키텍쳐와 설계에 대해 기술한다. 구현한 모뎀 칩은 크게 QPSK/16-QAM 방식의 상향 스트림용 송신부와 64/256-QAM 방식의 하향 스트림용 수신부로 구성되어 있으며, 심볼 타이밍 복구회로, 반송파 복구회로. MMA(Multi Modulus Algorithm)와 LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 적용한 결정 궤환 구조의 블라인드 등화기를 포함한다. 구현한 모뎀 칩은 64/256-QAM 변복조 방식에서 각각 48Mbps, 64Mbps의 데이터 전송률을 지원하고, 심볼 전송률은 기존의 QAM 수신기들보다 빠른 8MBaud를 갖는다. 구현한 칩은 $0.35\mu\textrm{m}$ 표준 셀(Standard Cell) 라이브러리를 사용하여 논리합성을 수행하였으며, 총 게이트 수는 약 29만 게이트이며, 현재 ASIC 칩으후 제작중이다.

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초등학생의 자기주도학습을 위한 LMS 활용방안 (Using Learning Management Systems for Self-directed Learning of Elementary School Students)

  • 이주성;전석주
    • 정보교육학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.159-167
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    • 2019
  • 최근에는 ICT기술을 학습에 도입한 학습관리시스템이 학생들의 자기주도 학습능력을 향상시키는데 도움을 주고 있다. 학습관리시스템을 활용한 자기주도 학습은 학습자원의 효율적인 활용과 의사소통 확산의 장점을 중심으로 학습자의 학습참여를 촉진시키고 흥미를 유발시켜준다. 본 연구에서는 학습관리시스템을 활용한 자기주도 학습이 초등학생의 학습동기와 학업성취취도에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 학습자들은 제안한 학습관리시스템의 알고리즘을 통해 자신의 수준에 맞는 문제를 학습하므로 효과적인 학업 성취를 달성할 수 있을 것이다. 연구를 위하여 S초등학교 21명에 대한 제안한 학습관리시스템을 활용한 수업을 8주 동안 매주 2차시씩 총 16차 시를 진행하였다. 연구결과로 실험에 참여한 학습자의 학습지향성과 흥미 영역에 유의미한 향상을 보였다.

군집 비행 드론의 충돌 방지를 위한 UWB 레이다의 속도 감응형 CFAR 최적화 연구 (Adaptive CFAR implementation of UWB radar for collision avoidance in swarm drones of time-varying velocities)

  • 이새미;문민정;천형일;이우경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.456-463
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    • 2021
  • 본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.