위성통신서비스의 가용율 및 시스템 throughput 향상을 위해 사용하는 리턴링크 ACM(Adaptive Coding & Modulation)의 원리를 기술하였고, LMS(Least Mean Square) 기반 적응형 필터를 이용한 채널 예측 및 단말의 전송 MODCOD(Modulation & Code rate) 결정 알고리즘의 최적화 과정을 서술하였다. 시뮬레이션 결과 LMS 알고리즘은 필터 계수가 2차이고, ${\mu}$(step size) 값이 0.00026인 경우 MMSE(Minimum Mean Square Error)가 최소임을 알 수 있다. 이때 MODCOD 결정 알고리즘을 위한 SNR 마진이 0.3dB일 경우 MODCOD 결정 오차를 최소화 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 IMT-2000 3GPP 규격의 비동기 역방향 링크 DS-CDMA 시스템에서 신호 구조 기반 Constant Modulus Algorithm (U)을 이용하는 적응 배열 안테나 RAKE 시스템의 성능을 평가한다. 또한, 참조 신호 기반 Least Mean Square (LMS)방식을 이용하는 배열 안테나 시스템과 비교한다. Monte Carlo 실험에서 다중경로, 경로간 감쇄지수, 확산이득 다중사용자 둥과 같은 환경 파라미터가 고려된다. 결과로부터 신호 전력을 분산시키는 다중 경로의 경우 CMA을 이용하는 적응 배열 안테나가 LMS를 이용하는 배열 안테나에 비해 더 큰 수용 용량을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.
본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.
천해에서 음파 전달은 매우 복잡하며, sparse한 전달 특성을 갖는다. 이러한 환경에서 수중음향통신 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 채널을 추정하기 위한 여러 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 sparse-aware LMS(Least Mean Square) 알고리즘들보다 빠른 수렴속도를 갖는 LMS 기반 채널 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 $L_p$-norm LMS 알고리즘과 soft decision 과정을 결합한 것이다. 모의실험은 실제 해상 실험을 통하여 얻은 수중 음속 데이터를 바탕으로 수행되었다. 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 빠른 수렴속도와 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 실시간 자동차 환경에서 VSSNLMS(variable step size normalized least mean square)를 이용하여 적응 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기본적인 ANC(adaptive noise canceller)알고리즘인 LMS알고리즘은 알고리즘의 간단성 때문에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 LMS알고리즘은 수렴율과 실시간 환경에서의 정확성 사이에서 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 풀기 위해, 비정장성 환경에서 잡음제거를 위해 VSSLMS알고리즘이 사용된다. 본 논문에서 실시간 데이터 입력 시스템을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써, VSSLMS알고리즘이 LMS알고리즘에 비해 수렴율과 정확성 이 모두에 더 효율적이라는 것을 입증한다.
본 논문에서는 친사용자 환경의 시뮬레이션 환경을 제공하는 SPW 시뮬레이션 플랫포음을 이용하여 스마트 안테나 CDMA 이동통신 시스템을 구현하여 빔형성에 있어서 고정(non-adaptive)의 경우와 적응(adaptive)의 경우로 나누어 성능 분석을 수행하였다. 특히 적응인 경우는 LS(Least Square) 와 LMS (Least Mean Square) 의 적응 알고리즘을 비교하였으며 간섭 기지국의 각도 (Interferer signal angle) 변화에 따른 성능도 비교하였다. SPW 시뮬레이션 결과, 고정 경우보다는 적응 경우가 3[㏈]이상의 이득을 얻을 수 있었으며 LMS 보다는 LS 의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
A new LMS algorithm titled constrained LMS' is proposed for problems with constrained structure. The conventional LMS algorithm can not be used because it destroys the constrained structures of the weights or parameters. Proposed method uses error-back propagation, which is popular in training neural networks, for error minimization. The illustrative examplesare shown to demonstrate the applicability of the proposed algorithm.
다양한 적응 잡음 제거기 중에, LMS알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴과 수렴율과 EMSE-사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 수년간 연구되고 있다. 이들 LMS알고리즘에서 보다 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변 스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 이는 LMS알고리즘의 장점인 단순성과 강인성을 손상한다. 제안하는 IGC알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시 이득 값을 사용한다. 그 결과, IGC알고리즘은 계산량을 줄이고, 보다 높은 성능을 유지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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