• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-8
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• 2015

본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권3호
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• pp.243-247
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• 2005

We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-to­noise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feed­back block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).

• ETRI Journal
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• 제28권1호
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• pp.59-66
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• 2006

Learning behaviors of a radial basis function network (RBFN) using a singular value decomposition (SVD) and stochastic gradient (SG) algorithm, together named RBF-SVD-SG, for odor sensing systems are analyzed, and a fast training method is proposed. RBF input data is from a conducting polymer sensor array. It is revealed in this paper that the SG algorithm for the fine-tuning of centers and widths still shows ill-behaving learning results when a sufficiently small convergence coefficient is not used. Since the tuning of centers in RBFN plays a dominant role in the performance of RBFN odor sensing systems, our analysis is focused on the center-gradient variance of the RBFN-SVD-SG algorithm. We found analytically that the steadystate weight fluctuation and large values of a convergence coefficient can lead to an increase in variance of the center-gradient estimate. Based on this analysis, we propose to use the least mean square algorithm instead of SVD in adjusting the weight for stable steady-state weight behavior. Experimental results of the proposed algorithm have shown faster learning speed and better classification performance.

• 대한기계학회논문집A
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• 제30권8호
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• pp.897-905
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• 2006

This study considers an experimental design of disturbance compensation control to improve stabilization performance of main battle tanks. An adaptive non-parametric design technique based on the Filtered-x Least Mean Square(FXLMS) algorithm is applied in the consideration of model uncertainties. The optimal compensator is designed by two-step design procedures: determination of frequency response function of the disturbance compensator which can cancel the disturbance of series of single harmonics by using the FXLMS algorithm and determination of the compensator polynomial which can fit the frequency response function obtained in the first step optimally by using a curve fitting technique. The disturbance compensator is applied to a simple experimental gun-torsion bar-motor system which simulates gun driving servo-system. Along with experimental results, the feasibility of the proposed technique is illustrated. Experimental results demonstrate that the proposed control reduces the standard deviation of stabilization error to 47.6% that by feedback control alone. The directional properties of the FXLMS Algorithm such as the direction of convergence and its convergence speed are also verified experimentally.

• 한국음향학회지
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• 제37권5호
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• pp.331-337
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• 2018

본 논문에서는 창문형 능동소음제어(Active Noise Control, ANC)의 잔류 소음의 평가 기준으로 실내소음 평가에서 사용하는 NR(Noise Rating)을 적용하고 이 값의 최소화를 위한 능동소음제어기에 대해서 연구하였다. 이를 위해 Filtered-E LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 사용하여 사용자가 설정한 유효 동작 주파수 대역 내에서 NR값을 줄이는 노이즈 쉐이핑(noise shaping) 필터의 형상을 제안하였다. 제안한 필터의 유용성은 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 기존의 심리음향 ANC에서 사용된 필터들과 비교했을 때 잔류 소음의 NR값이 더 낮아지는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.473-479
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• 2005

이동 멀티미디어 통신에서의 주요한 요소기술 중의 하나는 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있는 광대역 신호전송기술이다. 이와 같은 광대역 이동통신 시스템을 위해서는 높은 주파수효율과 낮은 전력소모를 가지면서 시변 다중경로 페이딩 채널에 의한 신호왜곡을 극복해야 한다 따라서 단일반송파의 짧은 버스트 데이터전송을 위한 적응적 결정귀환 등화방식이 하나의 해결책으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 포함한 버스트신호를 갖는 시스템의 성능향상을 위하여 연판정 귀환을 갖는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE(decision feedback equalizer)를 제안하고 시뮬레이션을 통하여 이동무선채널에서 그 성능을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권7호
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• pp.1239-1247
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• 2015

Frequency-division duplex (FDD) massive multiple-input multiple-output (MIMO) 시스템에서 하향 링크 채널 추정의 계산 복잡도는 기지국의 안테나 개수와 비례한다. 그러므로 이러한 시스템에서의 효율적인 채널 추정 방식이 연구 될 필요가 있다. 본 논문에서는 채널이 시간적, 공간적 상관관계를 가지는 모델에서 Kalman 필터와 least mean square (LMS) 등과 같은 적응 신호처리 기법을 이용한 채널 추정 방식을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제7권2호
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• pp.39-50
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• 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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.589-599
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• 1997

본 논문에서는 동기 CDMA 환경에서, 사용자간 간섭을 제거하기 위해 결정궤환을 이용한 다중 사용자 수신기 를 설계한다 부가백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널인 경우에는 정합여파기 뱅크, 페이딩 채널인 경우는 RAKE 수신기 뱅크 출력으로부터 결정궤환을 이용하여 사용자간 간섭을 제거하고, 결정단에서 사용자 신호를 결정한다. 정합여파기와 RAKE 수신기는 심볼간 간섭과 다경로에 의한 간섭을 제거하고, 결정궤환 구조는 사용 자의 신호간 간섭을 제거한다. 결정궤환 구조의 계수는 Least Mean Square(LMS) 알고리듬에 의해서 적응되 도록한다. 실험 결과를 통해서, 이동 통신 다중 사용자 환경에서 RAKE 수신기만을 사용하는 경우보다 결정궤환을 이용 한 다중사용자 수신기를 사용하는 경우에 더욱 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4C호
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• pp.305-311
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• 2008

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.