본 논문에서는 전이중 디지탈 가입자 선로 모뎀에서 사용될 수 있는 새로운 echo canceller를 제안하였다. 제안된 echo canceller는 적응알고리즘으로 NLMS알고리즘에 기반을 둔 병렬적응(parallel adaptation) NLMS 알고리즘을 사용하였다. 2개의 NLMS과정으로부터 비정체성 대 부가잡음비의 추정치를 구하고 이로부터 최적수렴제어 파라미터를 선택하는 PA-NLMS알고리즘을 유도하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 PA-NLMS 알고리즘은 가장 빠른 NLMS의 수렴속도와 비슷하였으나 misadjustment at convergence(MAC) 성능에서는 상당히 우수함을 보였다.
The conventional normalized least mean square (NLMS) algorithm is the most widely used for adaptive identification within a non-stationary input context. The convergence of the NLMS algorithm is independent of environmental changes. However, its steady state performance is impaired during input sequences with low dynamics. In this paper, we propose a new NLMS algorithm which is, in the steady state, insensitive to the time variations of the input dynamics. The square soot (SR)-NLMS algorithm is based on a normalization of the LMS adaptive filter input by the Euclidean norm of the tap-input. The tap-input power of the SR-NLMS adaptive filter is then equal to one even during sequences with low dynamics. Therefore, the amplification of the observation noise power by the tap-input power is cancelled in the misadjustment time evolution. The harmful effect of the low dynamics input sequences, on the steady state performance of the LMS adaptive filter are then reduced. In addition, the square root normalized input is more stationary than the base input. Therefore, the robustness of LMS adaptive filter with respect to the input non stationarity is enhanced. A performance analysis of the first- and the second-order statistic behavior of the proposed SR-NLMS adaptive filter is carried out. In particular, an analytical expression of the step size ensuring stability and mean convergence is derived. In addition, the results of an experimental study demonstrating the good performance of the SR-NLMS algorithm are given. A comparison of these results with those obtained from a standard NLMS algorithm, is performed. It is shown that, within a non-stationary input context, the SR-NLMS algorithm exhibits better performance than the NLMS algorithm.
In this paper, we propose a new VSS-NLMS algorithm through a simple modification of the conventional NLMS algorithm, which leads to a low complexity algorithm with enhanced performance. The step size of the proposed algorithm becomes smaller as the error signal is getting orthogonal to the input vector. We also show that the proposed algorithm is an approximated normalized version of the KZ-algorithm and requires less computation than the KZ-algorithm. We carried out a performance comparison of the proposed algorithm with the conventional NLMS and other VSS algorithms using an adaptive channel equalization model. It is shown that the proposed algorithm presents good convergence characteristics under both stationary and non-stationary environments despites its low complexity.
적응필터에서는 기준 입력신호와 상관없는 원신호의 목표신호 성분에 의해서 적응필터의 계수가 오조정된다. 본 논문에서는 목표신호가 있는 경우에 대해서 NSA(normalized sign algorithm)의 정상상태 성능과 수렴특성을 NLMS 알고리즘과 비교 분석했다. NLMS 알고리즘의 평균자승오차는 목표신호의 전력에 비례하지만, NSA는 목표신호 전력의 제곱근에 비례한다. 수렴특성은 목표신호가 큰 경우 NSA는 NLMS 알고리즘에 비해서 느리게 적응한다. 본 논문에서는 이론적으로 분석된 정상상태 성능과 수렴특성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 검증한다.
Rashid, Zainol Abidin Abdul;Islam, Mohammad Tariqul;Chang Sheng , Liew
정보통신설비학회논문지
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제5권1호
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pp.25-36
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2006
This paper discusses the implementation and performance evaluation of a DSP-based digital beamformer using the Texas Instrument TMSC6711 DSP processor for smart antenna applications. Two adaptive beamforming algorithms which served as the brain for the beamformer, the Normalized Least-Mean-Square (NLMS) and the Constant Modulus Algorithms (CMA) were embedded into the processor and evaluated. Result shows that the NLMS-based digital beamformer outperforms the CMA-based digital beamformer: 1)For NLMS algorithm, the antenna steers to the direction of the desired user even at low iteration value and the suppression level towards the interferer increases as the number of iteration increase. For CMA algorithm, the beam radiation pattern slowly steers to the desired user as the number of iteration increased, but at arate slower than NLMS algorithm and the sidelobe level is shown to increases as the number of iteration increase. 2) The NLMS algorithm has faster convergence than CMA algorithm and the error convergence for CMA algorithm sometimes is subject to misadjustment.
본 논문은 능동 소음 제어를 위한 적응 알고리즘들의 성능을 비교함으로써 효과적인 적응 알고리즘을 보인다. 일반적인 적응 알고리즘으로는 normalized least mean square (NLMS) 알고리즘이 있다. NLMS는 구조가 간단하고 수렴 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 하지만 상관도가 높은 신호에 대해서는 수렴 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 수렴 성능을 개선하기 위해 affine projection (AP) 알고리즘을 사용하고 있다. 하지만 연산량의 문제로 AP 알고리즘의 사용이 제한적이다. 이러한 사실을 바탕으로 협대역 소음 제어를 위한 능동 소음 제어 시스템에서 NLMS와 AP 알고리즘을 연산량과 수렴 성능을 비교함으로써 효과적인 알고리즘을 도출하였다. 실험을 통해 NLMS와 AP 알고리즘의 소음 제어 성능이 차이가 크게 발생하지 않는 것을 확인함으로써 NLMS가 AP 알고리즘에 비해 소음 제어에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 계산량이 크게 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시키는 잡음에 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 NLMS 알고리즘을 기반으로 적응 상수를 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력합으로 정규화한다. 마이크 입력으로 근단화자의음성신호와 잡음이 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정을 줄일 수있다. 따라서 제안하는 알고리즘은 동시통화와 주변 잡음이 있는 상황에서 반향 제거 기능을 잘 수행한다. 제안하는 알고리즘의 수렴 속도는 반향 신호가 10~20 dBSPL 정도 감쇠되기 때문에 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 느려지지 않는다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하고 기존의 알고리즘과 비교한다.
This paper is on an improved orthogonal projection method which can cancel the acoustic feedback signals in the digital hearing aids. Comparing with the NLMS algorithm which is widely used for simplicity and stability, it shows that this method has the improvement of the convergence performances, and has small computational quantities, for signals with the large auto-correlation as speech signals. This uses the improved orthogonal projection algorithm which reduces the correlation of signals. To verify the convergence characteristics of the proposed algorithm, we simulated about various input signals. The acoustic feedback canceller has a 12-bit resolution with 64-tap adaptive FIR filter. And we compared the results of simulation for this algorithm with the ones for the NLMS algorithm. By these works, it is proved that the feedback canceller adopting the proposed algorithm shows about 3.5dB more high SNR than the NLMS algorithm in the colored input signals.
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.
본 논문에서는 스테레오 음향반향제거기의 수렴특성을 향상시키기 위한 간략화된 직교투사법을 제안한다. 간단하고 안정되어 널리 사용되고 있는 기존의 NLMS 알고리즘과 비교하여, 이 기술은 음성신호와 같이 상호상관도가 높은 신호에 대해 수렴성능이 향상되고 연산량이 감소한다. 본 연구에서 제안한 SOP 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 모의실험용 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 수행하였다. 입력신호의 종류와 적응 알고리즘에 따라서 반향제거기의 수렴특성을 관찰한 결과, 제안한 알고리즘을 적용한 스테레오 반향제거기는 백색 잡음을 입력으로 사용하는 경우 약 3dB 정도, 유색 음성신호를 입력으로 사용하는 경우 약 5dB 이상의 ERLE 성능이 개선되는 것을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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