• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.159-162
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• 2010

This paper presents a new Kurtosis driven Variable Step-Size Normalized Least Mean Square (KVSSN-LMS) algorithm to prevent repeater from oscillation due to feedback signal of radio frequency (RF) repeater. To get better Mean Square Error (MSE) performance, step-size is adjusted using the kurtosis. The proposed algorithm shows the better performance of steady state MSE. The proposed algorithm shows a better ERLE performance than that of KVSS-LMS, VSS-NLMS, NLMS algorithms.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.245-250
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• 2009

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.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권6호
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• pp.600-604
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• 2010

A method of width adaptation in the radial basis function network (RBFN) using stochastic gradient (SG) algorithm is introduced. Using Taylor's expansion of error signal and differentiating the error with respect to the step-size, the optimal time-varying step-size of the width in RBFN is derived. The proposed approach to adjusting widths in RBFN achieves superior learning speed and the steady-state mean square error (MSE) performance in nonlinear channel environment. The proposed method has shown enhanced steady-state MSE performance by more than 3 dB in both nonlinear channel environments. The results confirm that controlling over step-size of the width in RBFN by the proposed algorithm can be an effective approach to enhancement of convergence speed and the steady-state value of MSE.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.333-340
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• 2020

We consider a hybrid combiner design for downlink massive multiple-input multiple-output systems when there is residual inter-user interference and each user is equipped with a limited number of radio frequency (RF) chains (less than the number of receive antennas). We propose a hybrid combiner that minimizes the mean-squared error (MSE) between the information symbols and the ones estimated with a constant amplitude constraint on the RF combiner. In the proposed scheme, an iterative alternating optimization method is utilized. At each iteration, one of the analog RF and digital baseband combining matrices is updated to minimize the MSE by fixing the other matrix without considering the constant amplitude constraint. Then, the other matrix is updated by changing the roles of the two matrices. Each element in the RF combining matrix is obtained from the phase component of the solution matrix of the optimization problem for the RF combining matrix. Simulation results show that the proposed scheme performs better than conventional matrix-decomposition schemes.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5A호
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• pp.279-289
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• 2012

Characteristics, such as the support limit and distortions, of minimum mean-squared error (MSE) N-level uniform and nonuniform scalar quantizers are studied for the family of the generalized gamma density functions as N increases. For the study, MSE-optimal scalar quantizers are designed at integer rates from 1 to 16 bits/sample, and their characteristics are compared with corresponding asymptotic formulas. The results show that the support limit formulas are generally accurate. They also show that the distortion of nonuniform quantizers is observed to converge to the Panter-Dite asymptotic constant, whereas the distortion of uniform quantizers exhibits slow or even stagnant convergence to its corresponding Hui-Neuhoff asymptotic constant at the studied rate range, though it may stay at a close proximity to the asymptotic constant for the Rayleigh and Laplacian pdfs. Additional terms in the asymptote result in quite considerable accuracy improvement, making the formulas useful especially when rate is 8 or greater.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.105-110
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• 2018

본 논문에서는 NM-MMA (Novel Mixed-Multi Modulus Algorithm) 알고리즘에서 mixed 비용 함수를 얻기 위한 scaling factor값에 의한 적응 등화 성능을 비교하였다. NM-MMA의 mixed 비용 함수는 MMA와 SE-MMA 비용 함수에서 gradient vector를 적절한 scaling factor 가중치 합으로 구성되며, 이를 이용하여 탭 계수 갱신을 하므로서 기존 방식들의 수렴 속도와 MSE양을 개선할 수 있다. 논문에서는 scaling factor를 변화시킬 때 동일한 채널과 스텝 크기 및 신호대 잡음비의 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MD, MSE 및 SER 성능을 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 MMA 비용 함수의 가중치가 SE-MMA 비용 함수의 가중치보다 큰 경우에는 성능 지수의 잔여량에서 우월하며, 그 반대의 경우 수렴 속도가 개선됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.20-25
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• 2011

부밴드 구조에서 투사차원이 P인 전밴드 인접투사 적응필터는 최대 군위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 P개의 적응 부필터로 분해된다. 각각의 적용 부필터는 투사차원이 1인 간단한 계수 갱신식을 갖게 된다. 이러한 부밴드 분해기법은 구현관점에서 가장 실용적인 해법 중 하나이다. 많은 응용에서 활용을 위해 MPDSAP 적응 필터의 최적 스텝사이즈 해석이 필요하다. 본 논문은 MPDSAP 적응 필터의 MSE에 대한 개선된 해석 모델을 제안하고 초기 최적 스텝사이즈를 유도한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 MSE의 개선된 해석 모텔과 유도된 최적 초기 스텝사이즈에 대해 이론과 실험적 결과 사이의 일치함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.113-119
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• 2018

본 논문은 NM-MMA (Novel Mixed-Multi Modulus Algorithm) 알고리즘에서 고정 modulus 대신 adaptive modulus를 이용한 적응 등화 성능을 개선시킨 AM-NM-MMA (Adaptive Modulus-NM-MMA)에 관한 것이다. NM-MMA는 MMA의 정상 상태에서 적은 잔여량을 얻는 대신 수렴 속도가 느리며, SE-MMA는 수렴 속도가 빠르지만 잔여량이 증대되는 성능을 절충시키기 위해 등장하였다. 그러나 고정 modulus를 이용하므로 완전 등화 상태에서도 잔여량이 0이 되지 않아 등화 성능이 열화되므로 이를 개선하기 위하여 논문에서는 adaptive modulus를 적용하였으며, 이의 개선된 성능을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이를 위하여 등화 성능 지수로 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MD, MSE 및 SER 성능을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 AM-NM-MMA는 NM-MMA보다 등화 출력 신호의 성상도, 잔류 isi, MD, MSE에서 수렴 속도와 잔여량에서는 우월하였으나, SER 성능에서는 열화됨을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.23-30
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• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제30권8호
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• pp.923-930
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• 2006

A Kriging model is a sort of approximation model and used as a deterministic model of a computationally expensive analysis or simulation. Although it has various advantages, it is difficult to assess the accuracy of the approximated model. It is generally known that a mean square error (MSE) obtained from the kriging model can't calculate statistically exact error bounds contrary to a response surface method, and a cross validation is mainly used. But the cross validation also has many uncertainties. Moreover, the cross validation can't be used when a maximum error is required in the given region. For solving this problem, we first proposed a modified mean square error which can consider relative errors. Using the modified mean square error, we developed the strategy of adding a new sample to the place that the MSE has the maximum when the MSE is used for the assessment of the kriging model. Finally, we offer guidelines for the use of the MSE which is obtained from the kriging model. Four test problems show that the proposed strategy is a proper method which can assess the accuracy of the kriging model. Based on the results of four test problems, a convergence coefficient of 0.01 is recommended for an exact function approximation.