This paper presents a performance analysis of an improved adaptive algorithm proposed by the authors recently. It is based on the normalized least mean square (NLMS) algorithm, which Is one of the major techniques to adapt the cofficients of a transversal filter. Generally, the performance of an adaptive algorithm is often discussed by investigating the mis-adjustment. In this paper, unlike these approaches, a novel analytical method is considered. letting the parameters so that the residual mean square error (MSE) after the convergence of the algorithm is equal to that of the NLMS algorithm, the MSE level is compared. It is shown that the theoretical analysis is agreed with the simulation results.
본 논문에서는 이동통신 시스템의 반향을 제거하기 위해 음성부호화기에서 얻은 음성 분석 정보를 이용하여 반향을 제거하는 방법을 제시하였다. 반향 제거기 적응 알고리즘의 입력 신호로서 기존의 방법인 음성부호화기의 출력 음성신호를 사용하지 않고 음성 부호화기 디코더 과정에서 제공되어지는 여기 신호, 선형 예측 오차 신호를 사용하였다. 모의 실험을 위해 Normalized Least Mean Square(NLMS) 알고리즘을 이용한 적응 반향 제거기를 구성하였고, 기존의 음성신호를 사용하는 반향제거기에 비해 음성 부호화기에서 제공되어지는 음성의 여기 신호 성분을 적응 알고리즘 입력신호로 사용함으로써 40 dB Echo Return Loss Enhancement(ERLE)를 얻는데 걸리는 시간에 있어서 약 4배 정도의 빠른 속도를 얻을 수 있다.
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 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.
본 논문에서는 900 MHz 대역에서 동작하는 RF 전력증폭기의 선형성 향상을 위한 디지털 전치 왜곡을 구현하였다. 비선형 인덱싱 함수로 tanh를 사용하여 디지털 전치 왜곡을 구현하여, 신호 진폭에 비례하는 인덱싱 함수로 구현하기 이전의 디지털 전치 왜곡과 비교하여 선형성 향상을 검증하였다. 디지털 전치 왜곡은 Look-up Table(LUT) 방식으로 구현하였으며, 시뮬레이션을 위하여 전력증폭기의 모델링은 Saleh 모델을 적용하였고, 실제 측정을 위하여 상용 증폭기를 사용하였다. LUT의 크기는 256개의 Table로 구현하였으며, 추정을 위한 적응형 알고리즘으로는 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 방법을 사용하여 인접 채널 누설비(ACLR)를 15 dB까지 개선시킬 수 있었다.
A joint channel estimation and data detection technique for a multiple input multiple output (MIMO) wireless communication system is proposed. It combines the least square (LS) training based channel estimation (TBCE) scheme with sphere decoding. In this new approach, channel estimation is enhanced with the help of blind symbols, which are selected based on their correctness. The correctness is determined via sphere decoding. The performance of the new scheme is studied through simulation in terms of the bit error rate (BER). The results show that the proposed channel estimation has comparable performance and better computational complexity over the existing semi-blind channel estimation (SBCE) method.
The method of the reduction of the automotive induction 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 of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used the LMS (Least-Mean-Square) 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. However, the convergence performance of LMS algorithm goes bad when the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. Thus Normalized FXLMS algorithm was developed to improve the control performance under the rapid acceleration. The advantage of Normalized FXLMS algorithm is that the step size is no longer constant. Instead, it varies with time. But there is one additional practical difficulty that can arise when a nonstationary input is used. If the input is zero for consecutive samples, then the step size becomes unbounded. So, in order to solve this problem. the Correlation FXLMS algorithm was developed. The Correlation FXLMS algorithm is realized by using an estimate of the cross correlation between the adaptation error and the filtered input signal to control the step size. In this paper, the performance of the Correlation FXLMS Is presented in comparison with that of the other FXLMS algorithms based on computer simulations.
이전까지 많은 연구자들은 적응 신호처리(Adaptive Signal Process)를 이용한 잡음 제거 방법을 연구해 왔다. 그러나, 최근 발전하고 있는 멀티콥터는 프로펠러 모터의 RPM(Revolution Per Minute)이 실시간으로 변하기 때문에 적응 신호처리를 이용하여도 깔끔한 결과를 얻어 내기가 어렵다는 한계가 존재한다. 또한, 특정 주파수를 기준으로 형성되는 고조파(Harmonics)는 적응 알고리즘인 (N)LMS 를 이용한 예측에서 오차를 발생시키는 문제를 발생시킨다. 따라서, 본 논문에서는 멀티콥터를 이용한 음향 취득에 대한 소음 저감 방법으로 회전 속도계(Tachometer), 콤 필터(Comb Filter), NLMS 알고리즘(Normalized Least Mean Square Algorithm)을 이용한 방법을 제안한다.
Under the condition of a common narrowband target signal and interference signals from several directions, the linearly constrained minimum variance (LCMV) method using the generalized sidelobe canceller (GSC) for adaptive beamforming has been exploited successfully However, in the case of wideband signals, the length of the adaptive filter must be extended. As a result, the complexity of the beamformer increases, which makes real-time implementation difficult. In this paper, we improve the convergence characteristics of the adaptive filter using the transform domain normalized least mean square (NLMS) approach based on the subband GSC structure without the increase of complexity. Besides, the M-MAX algorithm, which is one of various selective coefficient updating methods, is employed in order to remarkably reduce the computational cost without decreasing the convergence quality. With the combination of these methods, we propose a computationally efficient wideband adaptive beamformer and verify its efficiency through a series of simulations.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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