• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.295-299
• /
• 2004

본 논문에서는 IEEE802.15.3(HDR-WPAN) 시스템에서 LMS 알고리즘과 RLS 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. LMS 알고리즘은 구현하기가 쉽고 계산량이 적은 장점이 있는 반면, 수렴 속도가 느리며, RLS 알고리즘은 계산량이 많으나, 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있다. HDR-WPAM 시스템을 기반으로 같은 환경 하에서 LMS 알고리즘을 사용했을 경우 250 샘플 이후에 채널에 적응된 등화가 이루어졌고 RLS 알고리즘을 사용했을 경우 50 샘플 이후에 등화가 이루어 졌다. 이를 통해, HDR-WPAN 시스템에서 보다 안정적이며, 빠른 등화 처리를 위해서는 LMS 알고리즘보다 RLS 알고리즘을 통한 적응 등화 구현이 효과적임을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제27권2C호
• /
• pp.150-159
• /
• 2002

본 논문지 MCNS(Multimedia Cable Network System) DOCSIS(Data Over Cable Service Interface Specification) v1.0/v1.1 표준안에 대응하는 케이블모뎀 수신단의 FS-DFE(Fractionally Spaced-Decision Feedback Equalize)에 적용될 다양한 LMS(Least Mean Square)알고리즘에 관하여 수렴특성, SER(Symbol Error Rate) 및 MSE(Mean Square Error) 성능, 하드웨어 복잡도 그리고 step-size(${\mu}$)와의 관계를 $SPW^{TM}$로 모델링하고, 그들 개개의 성능을 보여다. 그리고 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 구조를 구성하였고, $SYNOPSYS^{TM}$을 통해 삼성 STD90 라이브러리로 합성하였다. 또한 본 논문에서는 최적의 하드웨어 구조를 가지기 위한 time-multiplexed multiplication 과 tap shared architecture구조를 채택하였다. 실험 결과를 통하여 LMS, DS(Data Signed)-LMS, ES(Error Signed)-LMS, SS(Signed Signed)-LMS[1][3]과 같은 다양한 LMS 알고리즘들 중 DS-LMS 알고리즘이 성능과 하드웨어를 고려한 최적의 알고리즘임을 보였고, DS-LMS 알고리즘 및 여러 가지 저면적 점유 기법을 이용하여 최대 58%까지 하드웨어 면적을 줄일 수 있었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권11호
• /
• pp.377-382
• /
• 2012

본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
• /
• pp.331-335
• /
• 2001

블라인드 형태의 새로운 LMS 알고리즘을 제안한다. 기존의 LMS 알고리즘의 스텝사이즈를 지수를 이용하여 가변시켜서 수렴속도가 향상되도록 한 두가지 방식을 보여준다. 본 제안방식은 디지털 신호의 Finite Constellation 특성을 이용하여 Projection 방식을 이용했다. 제안알고리즘의 성능을 증명하기 위해서, AWGN 채널과 다중경로 Rayleigh Fading 채널상황에서 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권8C호
• /
• pp.756-763
• /
• 2009

LMS알고리즘은 잡음이 섞인 신호로부터 원 신호를 복원하는데 자주 사용된다. 이 LMS알고리즘의 주된 결점은 음성 신호 파워에 따라 선형적으로 EMSE(Excess Mean Square Error)가 증가한다. 그 결과 최적의 값에서 큰 EMSE 때문에 성능의 효율성이 떨어진다. 이러한 결점은 적은 스텝사이즈를 선택함으로서 해결 할 수 있지만, 수렴율이 늦어지는 단점이 있어, 빠른 수렴율과 낮은 EMSE를 동시에 만족할 수 있는 값이 필요하다. 본 논문에서는 IGC(lnstantaneous Gain Control) 알고리즘을 음성신호가 존재하는 경우에서 제안한다. 시뮬레이션은 음성신호와 가우시안 잡음을 이용하여 수행하였고, 수렴율, 잡음제거, 그리고 EMSE에서 LMS알고리즘보다 IGC알고리즘이 우수하다는 것을 보인다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.12-19
• /
• 1982

현재까지의 적응 필터(adaptive filter)의 설계 방법을 대별하면 국부 파라미타 최적화(local parameter optimization)방법[1]과 안정성(stability)을 주한점으로 하는 방법[1-3] 의 두 가지로 된다. 그리고 이들 중에서 비교적 간단한 방법은 로칼 파라미터 최적화 방법으로서, 이것에서는 스티피스트-디샌트(steepest-descent)방법[15]을 이용하는 LMS 알고리즘을 대표적인 것으로 들 수 있다. 적응 필터의 설계에 있어서 가장 중요한 것은 수검 속도를 높이는 일이다. 본 논문은 적응 비순환 필터의 설계를 위한 고속 수검 알고리즘을 개발하는 문제에 관하여 연구한 것으로, 적응 이득(adaptation-gain)을 적절히 조정함으로써, 종래 사용되어 오던 LMS 알고리즘 및 그의 변형인 여러 알고리즘에 비하여 수검 속도를 높일 수 있으며 동시에 안정성이 높은 새로운 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안된 알고리즘을 이용한 적응 필터의 특성 배선 문제를 다각도로 검토하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
• /
• pp.315-318
• /
• 2001

기준신호를 필요로 하지 않는 블라인드 방식의 새로운 LMS 및 MMSE 알고리즘을 제안한다. 디지털 신호의 Finite Constellation 특성을 이용하여 Projection 방식으로 본 알고리즘을 구현했다. 제안 알고리즘의 성능을 증명하기 위해서, AWGN 채널과 다중경로 Rayleigh Fading 채널상황에서 시뮬레이션을 수행하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권2호
• /
• pp.90-94
• /
• 2008

적응 필터의 입력 신호의 상관도 (correlation)가 클 경우 LMS 알고리즘의 수렴 속도는 상당히 느려지게 된다. 본 논문에서는 입력 신호의 상관도가 높은 상황에서 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 적응 필터링 알고리즘을 제안한다. 입력 신호에 대하여 직교성을 가지도록 변환을 인위적으로 가하여 LMS 알고리즘의 한계를 극복한다. 제안한 알고리즘의 성능 향상은 시스템식별 모델을 통하여 그 수렴 속도의 개선을 확인하며 또한 시변 환경 하에서 적응 필터의 시변 추적 능력을 통해 보여 진다.

• 한국음향학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.60-66
• /
• 1998

본 연구에서는 임펄스 잡음 환경 하에서, 대표적인 Bussgang계열의 블라인드 등화 알고리즘인 LMS-Sato 및 LMS-CMA 블라인드 등와 알고리즘의 수렴특성을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 살펴보았다. LMAD-Sato 및 LMAD-CMA 블라인드 등화 알고리즘을 유도 하고, 동일한 조건하에서 그 수렴특성을 살펴보았다. 16-QAM 데이터에 대한 실험 결과 임 펄스 잡음 환경 하에서 LMAD 형태의 블라인드 등화 알고리즘이 LMS 형태의 블라인드 등 화 알고리즘 보다 안정적인 수렴특성을 보여 주었다. 또한, normalized 형태의 LMAD-Sato 및 CMA 블라인드 등화 알고리즘을 제안하였으며, 실험 결과 이들 알고리즘들이 임펄스 잡 음 환경에서 LMAD 형태의 알고리즘 보다 더 우수한 수렴 특성을 보여 주었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.39-50
• /
• 1988

한 쌍의 주파수 영역 적응 디지탈 필터를 이용하여 두 신호간의 magnitude squared coherence(MSC) 함수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이와 같은 방법은 시간 영역에서 한 쌍의 적응디지탈 필터를 이용하는 LMS-MSC(least mean square-MSC)알고리즘에 비하여 적은 양의 계산으로 MSC 함수를 구할 수 있다. MSC함수 추정을 위하여 대표적인 주파수 영역 적응 필터링 알고리즘인 CFLMS(constrained frequency-domain LMS)와 UFLMS (unconstrained frequency-domain LMS)알고리즘을 사용하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 LMS-MSC 알고리즘과 성능을 비교하였다.