LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.
다양한 신호처리 및 통신환경에서 적응신호처리는 매우 중요하다. 적응신호처리 방식 중에서 least mean square(LMS) 알고리즘은 단순하면서도 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝을 가변하므로 빠른 수렴속도와 작은 초과자승오차를 얻을 수 있는 방식이다. 성능향상을 위하여 다양한 가변스텝 LMS 알고리즘이 연구되어 왔다. 하지만 성능향상을 위하여 가변스텝 LMS 알고리즘의 계산 복잡도는 일부 방식에서는 크게 높아지게 되었다. 계산 복잡도가 낮은 고정스텝 LMS 알고리즘과 빠른 수렴속도의 가변스텝 LMS 알고리즘의 장점을 같이 가질 수 있는 간헐적 스텝 갱신 알고리즘을 제안한다. 간헐적으로 스텝 갱신을 할 때 피보나치 수열을 사용하여 스텝 갱신 횟수를 상당히 낮추면서도 가변스텝 LMS 알고리즘의 성능을 유지할 수 있었다. 적응 등화기에 제안한 가변스텝 LMS 알고리즘을 적용하여 그 성능을 확인하였다.
통신과 신호처리 분야에서 다양한 LMS 적응 알고리즘이 단순성과 강인성 때문에 사용되고 있다. 하지만 LMS 알고리즘의 느리고 균일하지 못한 수렴 특성은 잘 알려져 있다. 수렴 속도를 높이기 위하여 여러 가지 가변 스텝 사이즈 LMS 적응 알고리즘이 제안되고 연구되어왔다. 스텝 사이즈를 조절하기 위하여 오류 차이를 활용한 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제안한다. 제안된 LMS 알고리즘은 다른 알고리즘과 비교하였을 때 실험 결과로 볼 때 수렴속도가 빨랐다. 또한 제안된 알고리즘에 대한 이론적 성능을 평형상태에 대하여 분석하였다.
이 논문은 레일레이 감쇄 채널 환경에서 IMT-2000 파일럿 심볼 구조의 W-CDMA 시스템 역방향 링크의 채널 추정에 관한 LMS 적용형 알고리즘 성능을 WMSA(Weighted Multi-Slot Averaging)(K=1,2,3), 일정 추정이득 (Constant estimation gain) 및 RLS 알고리즘 성능과 비교 분석하였다. 이 논문의 모형은 IMT-2000 3GPP 규격의 W-CDMA 채널 구조, 변조 및 파일럿 패턴을 이용하였다. 파일럿 심볼 위치의 채널추정은 LMS 알고리즘을 이용하고 데이터 심볼 위치의 채널보상은 선형 보간으로 수행하였다. 저속 도플러 주파수에서는 WMSA(K=1,2,3) 성능이 일정 추정이득, RLS 및 LMS 적응형 알고리즘 성능보다 우수하며, WMSA(K=1) 성능의 경우 일정 추정이득, RLS 및 LMS 적응형 알고리듬 성능과는 큰 차이가 없다. 그리고 LMS 알고리즘 성능은 WMSA(K=1) 성능과 매우 비슷한 결과를 얻었다. 그러나 도플러 주파수가 고속화될수록 LMS 알고리즘의 성능이 WMSA(K=1), 일정 추정이득 및 RLS 알고리즘 성능보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 다채널 능동 소음 제어를 위한 적응 필터에 적용할 수 있는 정규화된 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 단일 채널 능동 소음 제어를 위한 FxLMS 알고리즘의 경우는 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘과 같은 방식으로 정규화할 수 있는 반면, 다채널 능동 소음 제어의 경우에는 단일 채널 방식의 정규화 알고리즘을 그대로 적용할 수 없다. 먼저, 최소 교란 원리에 근거한 일반화된 정규화 알고리즘을 이용하여, 역행렬 연산을 피하기 위하여 대각 성분만을 고려한 정규화 알고리즘을 제안하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 정규화되지 않은 기존의 알고리즘들과 비교하였다. 제안된 알고리즘이 정규화되지 않은 기존의 알고리즘에 비하여 비정상 환경에서 우수한 성능을 가진다는 것을 보였다.
고효율 변조기법 (16 QAM or 64QAM)이 비선형 고전력 증폭기 (High-Power Amplifier; HPA)를 사용하는 통신시스템에 적용되었을 때 비선형 왜곡에 의해 성능저하가 발생할 수 있다. 이런 비선형 왜곡은 수신부에서 복잡도가 낮은 LMS 알고리즘을 적용한 적응적 비선형 Volterra 등화기를 사용하여 보상할 수 있지만, 매우 느린 수렴 속도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 수렴 속도를 향상시키기 위한 병렬 M대역 이산 웨이블릿 변환영역 LMS (Parallel M-band Discrete Wavelet Transform Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 시간 영역 LMS 알고리즘과 변환 영역 LMS 알고리즘들에 비해 수렴 속도가 우수함을 보여준다.
본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기를 위한 Signed LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed LMS 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 성능이 개선된다. 제안된 Signed LMS 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.067인 경우 수렴횟수 1000 회 일 때 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 3 ~ 18 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25 dB 일 때 LMS(Least Mean Square)와 CMA보다 수렴횟수가 500 ~ 4000 회 정도 줄어든다.
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.
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 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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