In this paper, we focus on the real time implementation of the single channel adaptive noise canceller(ANC) by using TMS320C30 EVM board. The implemented single channel adaptive noise canceller is based on a reference paper [1] in which it is simulated by using the recursive average magnitude difference function(AMDF) to get a properly delayed input speech on a sample basis as a reference signal and normalized least mean square(NLMS) algorithm. To certify results of the real time implementation, we measured the processing time of the ANC and enhancement ratio according to various signalto-noise ratios(SNRs). Experimental results demonstrate that the processing time of the speech signal of 32ms length with delay estimation of every 10 samples is about 26.3 ms, and almost the same performance as given in [1] is obtained with the implemented system.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.432-437
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1998
NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.
본 논문에서는 900 MHz 대역에서 동작하는 RF 전력증폭기의 선형성 향상을 위한 디지털 전치 왜곡을 구현하였다. Affine Projection(AP) 알고리즘에 기초한 디지털 전치 왜곡을 통하여 RF 전력증폭기의 선형성이 향상되는 것을 입증하였으며, 디지털 전치 왜곡은 Look-up Table(LUT) 방식으로 구현하였다. AP 알고리즘에 기초한 DPD 시스템과 Normalized Least Mean Square(NLMS) 알고리즘에 기초한 DPD 시스템의 성능을 비교하여 AP 알고리즘을 사용한 DPD 시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실제 측정을 위하여 상용 증폭기를 사용하였으며, 제안한 방법을 사용하여 인접 채널 누설비(ACLR)를 약 21 dB까지 개선시킬 수 있었다.
본 논문에서는 음향반향 제거기에서 음성에 대하여 반향제거를 위한 진보된 새로운 기술인 개선된 직교투사법을 제안하였다. 이 결과를 NLMS(normalized least mean square) 적응 알고리즘과 비교하여 보면 개선된 직교투사법은 큰 자기상관을 갖는 신호에 대하여 음향제거 과정이 개선되는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안한 개선된 직교투사법의 과정을 검증하기 위하여 프로그램을 작성하여 컴퓨터 모의실험을 실행하여 잡음과 음성에 대해 두개의 적응 알고리즘을 사용하여 수렴곡선을 관찰하였다. 이 두개의 입력신호의 모의실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 방법을 음성과 잡음에 적용시킨 결과 빠른 수렴과 ERLE(echo return loss enhancement)가 높음을 보여주었다.
ES (Exponentially-weighted stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향반향 제거기는 동작구조가 간단하고 NLMS (Normalized Least-Mean Square) 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 가지지만, 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균에너지 감쇠율을 이용해 적응 필터의 탭을 갱신하므로 외부잡음에 약한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 행렬형 계수조절 파라미터 생성기를 추가하여 외부 잡음에 강인한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안한다. 두 개의 이동 평균기를 이용해 잔여 에러량의 에너지 값을 추정하고 이로부터 계수조절 파라미터를 결정하며, 이를 음향 반향 제거기에 행렬형으로 적용하여 외부잡음에 대하여 빠른 수렴 속도를 가지게 한다. 다양한 외부 잡음 조건에 대하여 성능을 측정한 결과, 제안된 행렬형 계수조절 파라미터 생성기에 의하여 외부 잡음에 대한 음향 반향 제거기의 강인함이 향상되는 것을 확인하였다.
적응 음향반향 제거나 적응 등화와 같은 응용에서 입력신호의 상관도는 매우 높고 긴 길이의 적응 필터가 필요하다. 이러한 응용에서 인접투사 알고리즘은 좋은 수렴성능을 보이지만 적응 필터의 계수갱신을 위한 많은 계산량 문제로 하드웨어 구현이 복잡한 단점이 있다. 본 논문에서는 개선된 수렴속도와 계산량을 줄일 수 있는 새로운 부밴드 인접투사 알고리즘과 간단한 구현을 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서는 인접투사 알고리즘에 다위상 분해, 노블아이덴티티 그리고 임계 데시메이션을 적용, 상관도 제거를 위해 사용되는 입력 신호 벡터의 수(적응필터의 투사차원)를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 적응필터 계수 갱신식은 투사차원의 감소에 의해 NLMS 알고리즘과 비교될 만큼 간단한 형태로 유도된다. 제안한 방법의 효율을 상관도가 높은 입력신호를 사용하여 실험을 통해 평가하였다.
이 논문에서는 극이 하나 있는 저역 여파기를 쓰는 정규화된 LMS 앨고리즘의 통계학적 수렴을 분석하였다. 이 앨고리즘에서 저역 여파기는 출력이 입력 신호전력의 추정 값에 가깝도록 순환적으로 조정하는 데에 쓰인다. 또한 이때 얻은 입력신호 전력 추정값은 수렴 매개변수를 정규화하는데에 쓰인다. 적응여파기 입력값들이 독립이고 평균이 0이며 넓은 뜻에서 정상인 가우시안 확률과정이라는 가정아래에서 여파기 계수의 평균, 제곱 평균과 제곱 평균 추정오차의 성격을 나타내는식을 얻었다. 평균과 제곱 평균수렴에 필요한 조건을 살펴보았으며 정규화된 LMS 앨고리즘의 성능과 LMS 앨고리즘의 성능을 견주어 보았다. 해석적 방법과 경험적 방법이 매우 잘 들어 맞는다는 것을 보여주는 실험결과도 보였다.
An efficient approach for the computationtion of the optimum convergence factor is proposed for the LMS algorithm applied to a transversal FIR structure in this study. The approach automatically leads to an optimum step size algorithm at each weight in every iteration that results in a dramatic reduction in terms of convergence time. The algorithm is evaluated in system identification application where two alternative computer simulations are considered for time-invariant and time-varying system cases. The results show that the proposed algorithm needs not appropriate convergence factor and has better performance than AGC(Automatic Gain Control) algorithm and Karni algorithm, which require the convergence factors controlled arbitrarily in computer simulation for time-invariant system and time-varying systems. Also, itis shown that the proposed algorithm has the excellent adaptability campared with NLMS(Normalized LMS) algorithm and RLS (Recursive least Square) algorithm for time-varying circumstances.
An adaptive algorithm for reducing the hardware complexity is presented. This paper proposes a simplified LMS algorithm for the adaptive system and analyzes its convergence characteristics mathematically. An objective of the proposed algorithm is to reduce the hardware complexity. In order to test the performances, it is applied to the echo canceller, and a program is described. The results from simulations show that the echo canceller adopting the proposed algorithm achieves almost the same performances as one adopting the NLMS algorithm. If an echo canceller is implemented with this algorithm, its computation quantities are reduced to the half as many as the one that is implemented with the LMS algorithm, without so much degradation of performances.
본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 음향센서로 별도의 조향 빔을 형성한다. 이를 활용하여 Normalized Least Mean Square(NLMS) 적응 필터 기반의 주파수 영역 소음 제거 기법을 적용하였다. 생성한 기준신호와 입력 신호의 상관도를 이용하여 자함 소음 발생 방위를 산출하였으며, 해당 소음 방위로 입사된 소음의 빔패턴을 산출하였다. 소음 빔패턴을 이용해 자함 소음 준위를 추정하여 제거된 소음 성분이 추정 소음 준위를 초과하지 않도록 필터 갱신 여부를 결정함으로써 소음 제거 과정에서 표적신호가 소실되지 않도록 하였다. 모의신호를 이용한 실험을 통하여 동일한 방향에서 자함 기준 신호를 획득할 때 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 자함 방위가 약 40 % 벗어나더라도 자함 소음 제거 성능이 유지됨을 확인하였으며, 자함 소음과 표적 소음의 주파수가 동일하게 수신될 경우에도 기존 기법과 달리 표적 신호를 탐지 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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