본 논문에서는 적응등화에 쓰이는 개별탭 조절 LMS 알고리즘의 수렴성실을 이론적으로 분석하고 여러 다경로 페이딩 이동체 채널에 대해 그 성능을 비교 부넛ㄱ하였다. LMS 알고리즘을 사용한 TDL 등화기의 개별 탭 조절 방법은 Wiener 최적 해를 가진다는 것을 보였으며 시변 또는 시불변 다겨로 이동체 채널에서 기존의 TDL-LMS 및 garient lattice 등화기보다 빠른 수렴속도와 더 낮은 비트 오차율을 나타내었다.
Multilayer perceptrons (MLPs)를 위한 일반적인 BP 알고리즘의 학습 속도를 개선하기 위하여 제약을 갖는 최적화 기술을 제안하고 이를 backpropagation (BP) 알고리즘에 적용한다. 먼저 잡음 제약을 갖는 LMS (noise constrained least mean square : NCLMS) 알고리즘과 영잡음 제약 LMS (ZNCLMS) 알고리즘을 BP 알고리즘에 적용한다. 이러한 알고리즘들은 다음과 같은 가정을 반드시 필요로 하여 알고리즘의 이용에 많은 제약을 갖는다. NCLMS 알고리즘을 이용한 NCBP 알고리즘은 정확한 잡음 전력을 알고 있다고 가정한다. 또한 ZNCLMS 알고리즘을 이용한 ZNCBP 알고리즘은 잡음의 전력을 0으로 가정, 즉 잡음을 무시하고 학습을 진행한다. 본 논문에서는 확장된(augmented) Lagrangian multiplier를 이용하여, 비용함수(cost function)를 변형한다. 이를 통하여 잡음에 대한 가정을 제거하고 ZNCBP와 NCBP 알고리즘을 확장, 일반화하여 적응 오류 제약 BP(adaptive error constrained BP : AECBP) 알고리즘을 유도, 제안한다. 제안한 알고리즘들의 수렴 속도는 일반적인 BP 알고리즘보다 약 30배정도 빠른 학습 속도를 나타내었으며, 일반적인 선형 필터와 거의 같은 수렴속도를 나타내었다.
본 논문에서는 스칼라 인수 a1, a2, a3를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 해석하고 그 구조를 나타낸다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 값이 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 또한 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, Sign 알고리즘, 기존의 LMS 알고리즘, LFG 알고리즘, QFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조선도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 CFG 알고리즘이 LMS, LFG 및 QFG 알고리즘보다 계산량이 증가하는 반면 수렴속도에서 현저한 향상을 보여준다.
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.
원형관의 닥트를 사용하여 1 차원 구동원으로써 라우드스피커와 환기용 팬을 사용하여 각종 알고리즘인 X-LMS 알고리즘과 Filtered-U 알고리즘 그리고 Full-Feedback Filtered-U 알고리즘으로 구성한 DSP 적응필터를 작동시켜 닥트에 적용할 수 있는 능동소음 제어시스템 실현의 가능성에 대하여 여러 가지 실험을 하였다. 1 차 구동원을 환기용 팬을 사용할 때 2 차 제어용 신호가 환기용 팬에 가까이 있는 탐지 마이크로폰에 혼입되는 현상을 고려한 Full-Feedback Filtered-U LMS 알고리즘을 능동제어 시스템에 적용하여 적응제어 필터를 작동하면 시스템이 발산되지 않고 안정상태에서 주파수 범위 170-250Hz 사이에서 다른 알고리즘에 비하여 소음량이 최대치에서 10dB 정도 감소되었다.
본 논문에서는 RF(Radio Frequency) 중계기에서 그룹화 CMA(Constant Modulus Algorithm)와 LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응 필터를 적용시킨 새로운 혼합 간섭 제거기를 제안한다. 송신 안테나에서 수신안테나로 궤환되는 신호는 수신 시스템의 성능을 저하시킨다. 제안한 간섭 제거기는 그룹화 CMA 알고리즘 간섭 제거 기법을 적용시키기 때문에 기존 구조보다 나은 채널 적응 성능과 낮은 MSE(Mean Square Error)을 가진다. 이 구조는 기존 비선형 간섭 제거기에 비해 같은 MSE(Mean Square Error)에 대한 반복수와 하드웨어 복잡도를 줄여준다. 즉, 제안한 알고리즘은 LMS 알고리즘에 비해 평균 자승 에러가 적응 상수에 따라 2.5 dB 또는 4 dB 정도 낮은 값을 보였다. 또한, VSS(Variable Step Size)-LMS 알고리즘에 비해 수렴 속도가 빠르고, 비슷한 평균 자승 에러를 가진다.
제안된 알고리즘은 QR 형태의 LMS 알고리즘이 입력의 분산에 비례하게 되어있어 입력의 분산을 평균적인 측면에서 입력의 분산을 정규화하는 알고리즘중 하나이다. 본 논문에는 정규화 알고리즘의 수렴 특정 분석이 되어있다. 제안한 알고리즘의 성능분석을 위하여 간단한 FIR 시스템의 시스템 식별을 수행하였다. 이때 성능 비교에 참여한 알고리즘은 LMS, NLMS(normalized least mean square) 알고리즘이다. 그 결과 제안한 알고리즘은 NLMS 알고리즘과 매우 유사한 성능을 가짐을 확인하였다.
LMS 알고리즘에서, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포 폭이 넓게 분포되면, 수렴속도가 느려지기 때문에 가변 스텝 사이즈가 많이 사용된다. 그러나 이 경우 많은 계산량이 필요하다. 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행한다. 그리고 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 평균오차의 순시 절대 값을 exponential 함수에 적용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 시스템 제너레이터를 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. 그 결과 순시 절대 값에 비례하여 변화하는 가변스텝사이즈의 적응알고리즘이 기존의 알고리즘과 비교하여 보다 안정되고 성능이 우수함을 입증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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