헬리콥터 능동진동제어시스템에 널리 이용되는 LMS (least mean square) 알고리즘은 전방경로 (forward path) 전달함수와 에러 신호의 연산을 통해 제어 입력을 계산한다. 에러 신호가 정현파 형태일 경우, 기준 신호에 동기화된 진동수, 위상을 가지는 코사인과 사인 함수의 조합으로 표현될 수 있다. 제어 신호 또한 동일한 진동수를 가지게 되므로 제어 입력의 코사인, 사인 성분의 크기만 계산하고, 기준 신호의 진동수, 위상 정보를 활용하면 제어알고리즘은 단순하게 구현될 수 있다. 제어 입력 신호의 계산은 단순한 행렬 연산으로 구현되고, 제어 명령의 변화는 에러 센서의 주파수에 비해 느리기 때문에 제어알고리즘은 낮은 주파수에서 운용 가능하다. 에러 센서의 코사인, 사인 성분을 추출하는 신호처리 알고리즘을 시뮬링크 모델로 구현하고, PIL (processor in the loop) 모드 시뮬레이션을 통해 실시간 작동 성능을 평가하였다.
적응신호처리 분야에서 LMS 알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 알고리듬 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 적응필터의 참조입력과 에러신호사이의 추정상관을 이용, 매 샘플시간마다 다른 값을 가지는 상관추정 가변스텝사이즈(ECLMS) 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 다중 노치필터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 LMS알고리듬과 기존의 가변스텝 사이즈와 비교하여 그 성능이 우수함을 입증한다.
The active noise control(ANC) method for noise problems solution generally uses filtered-X LMS algorithms. However, Filtered-X LMS algorithms were mainly used but these had a limitation that had to measure a transfer function of secondary noise path. However, newly proposed correlation-LMS algorithms have slightly much calculation and are minutely behind performance, these have a advantage not in measuring transfer function onerously so that we can easily adapt these in real time. Thus Co-LMS algorithm was developed to improve the real-time implementation performance under the variable input noise such as road noise environment. In this paper, the performance of the Co-LMS is presented in comparison with that of the Filtered-X LMS algorithm. Simulation results show that active noise control using Co-LMS have slightly much calculation and are minutely behind performance, these have a advantage not in measuring transfer function onerously so that we can easily adapt these in real time.
이 논문은 NFxLMS (normalized filtered-x least mean square) 적응 필터기반의 실시간 ANC (active noise control) 무선 헤드셋에 관해서 연구한다. RMS (root mean square) 지연 분포를 측정한 후 채널을 보정해서 학습시간을 줄이고, 학습 시간동안 NFxLMS 필터 계수를 갱신해서 잡음 제거 필터의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 잡음 환경에서 이용할 경우에 짧은 학습 시간과 빠른 수렴속도를 가지면서 기존 잡음 제거기와 비슷한 성능을 가지는 잡음 제거기를 구성할 수 있다.
The method of the reduction of the duct noise can be classified by the method of passive control and the method of active control. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction at low frequency (below 500Hz) range and to be limited by a space. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used the Least-Mean-Square (LMS) algorithm because the LMS algorithm can easily obtain the complex transfer function in real-time. Especially, When the Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system.
최소평균사승 적응알고리즘은 추정오차의 평균사승값을 최소화하는 추정경도방법 가운데 하나이다. 알고리즘의 잠재적인 여러 장점에도 불구하고, 이 알고리즘은 현재 기존의 최소평균자승 알고리즘 보다 실제 적게 주목받고 있다. 그 이유는 최소평균사승 알고리즘의 수렴특성에 관한 통계적 분석이 최소평균자승 알고리즘에 비해 매우 어렵고, 따라서 아직 알고리즘에 대해 모르는 분분이 많이 때문으로 보인다. 본 논문에서는 적응필터의 입력신호가 평균이 영이고 시불변 가우시안 랜덤신호일 경우 최소평균사승 적응알고리즘의 통계적인 수렴특성에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 시스템인지 모드에서 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 관계식을 유도하였다. 그리고 알고리즘의 평균특성이 수렴하기 위한 조건을 찾았는데, 여기서 최소평균사승 적응알고리즘의 수렴특성이 초기치의 선택에 크게 좌우됨을 알 수 있었다. 또한 최소 평균사승 알고리즘의 성능을 기존의 최소평균자승 알고리즘과 실험적으로 비교하였고, 두개의 알고리즘이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖을 때 최소평균사승 알고리즘이 치소평균자승 알고리즘에 비해 매우 빠른 수렴속도를 갖을수 있음을 확인하였다.
본 논문에서 우리는 정규화 된 혼합 노름(norm)을 이용한 다중 채널 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 채널 내부와 채널 사이의 결정론적 정보를 이용하는 다중채널 복원 문제를 고려한다. 각 채널에서, LMS(Least Mean Square), LMF(Least Mean Fourth), 평탄 함수가 결합된 함수가 제안되었다. LMS와 LMF 사이의 적절한 분배를 제어하는 혼합 노를 매개변수와 해의 평탄 정도를 정의하는 정규화 매개 변수를 소개하며, 두 매개 변수는 각 채널의 잡음 특성에 따라 매번 반복적으로 갱신된다. 제안된 알고리즘은 각 채널의 잡음분포에 대한 지식이 필요하지 앉고 앞에서 언급된 매개 변수는 부분적으로 복원된 영상에 기반을 두고 조절하게 된다.
LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at iteration a upon the arrival of new data. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. In this paper, we propose new tap weight updated RLS algorithm in adaptive transversal filter with data-recycling buffer structure. We prove that convergence speed of learning curve of RLS algorithm with data-recycling buffer is faster than it of exiting RL algorithm to mean square error versus iteration number. Also the resulting rate of convergence is typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. We show that the number of desired sample is portion to increase to converge the specified value from the three dimension simulation result of mean square error according to the degree of channel amplitude distortion and data-recycle buffer number. This improvement of convergence character in performance, is achieved at the (B+1)times of convergence speed of mean square error increase in data recycle buffer number with new proposed RLS algorithm.
The operation of Interference cancellation algorithm for wireless repeater cancellation depends on either existing correlation properties between desired signal and reference signal or not At the time, due to the correlation properties at the ICS system, adaptive algorithms without considering system delay do not function properly. Thus, this system should be oscillated. In this paper, to solve these problems, we use the delayed least mean square algorithm. For the best performance of ICS, the system delays must be estimated. To efficiently estimate the delay of ICS, we use relations between bandwidth and correlation properties of the received signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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