In this paper, a new algorithm for adaptive IIR filters based on equation error methods using the RLS algorithm is proposed. In the proposed algorithm, the concept of feedback of the scaled output error proposed by tin and Unbehauen is employed and the forgetting factor is varied in adaptation process for avoiding the accumulation of the estimation error for additive noise . The proposed algorithm has the good convergence property without the parameter estimation error under the existence of mea-surement noise.
In this paper, various equalizers are considered to improve the performance of Home Phoneline Networking Alliance (HomePNA) 2.0 system under dispersive channel with intersymbol interference. We evaluate and compare the performances of Recursive Least Squares (RLS) and Least Mean Squares (LMS) adaptation algorithms. Computer simulations show that the equalizers utilizing tile RLS algorithm outperforms the LMS algorithm, especially for the system of high symbol rate and complex constellation.
In this paper, an estimation scheme based on an augmented sigma-point Kalman filter to estimate the state of charge (SOC) of the battery is presented, where the battery parameters of the series resistance ($R_o$), diffusion capacitance ($C_1$) and resistance ($R_1$) are also estimated through the recursive least squares (RLS) for better accuracy of the SOC. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation results.
본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.
실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.
The main purpose of tunnel ventilation system is to maintain CO pollutant and VI (visibility index) under an adequate level to provide drivers with safe driving condition. Moreover, it is necessary to minimize power consumption used to operate ventilation system. To achieve the objectives, the control algorithm used in this research is reinforcement teaming (RL) method. RL is a goal-directed teaming of a mapping from situations to actions. The goal of RL is to maximize a reward which is an evaluative feedback from the environment. Constructing the reward of the tunnel ventilation system, two objectives listed above are included. RL algorithm based on actor-critic architecture and natural gradient method is adopted to the system. Also, the recursive least-squares (RLS) is employed to the learning process to improve the efficiency of the use of data. The simulation results performed with real data collected from existing tunnel are provided in this paper. It is confirmed that with the suggested controller, the pollutant level inside the tunnel was well maintained under allowable limit and the performance of energy consumption was improved compared to conventional control scheme.
COSPAS-SARSAT 406 MHz 조난용 비콘에는 항공용의 ELTs (emergency locator transmitter), 선박용의 EPIRBs (emergency position indicating radio beacon), 개인용의 비콘인 PLBs(personal locator beacons)가있으며, 406 MHz 조난주파수로 부호화된 메시지를 발사하여 조난 시 탐색과 구조를 위한 경보를 보내는 데 사용한다. COSPAS-SARSAT 기술문서인 C/S T.001과 T.018은 조난용 비콘 개발에 필요한 기본 기술정보와 메시지 구성방법, 형식승인을 위한 시험방법 등을 포함하고 있다. 기존의 저궤도와 정지궤도위성을 사용하는 COSPAS-SARSAT 시스템은 반송링크서비스(RLS; return link service) 기능이 없어 조난자가 조난신호의 발사여부를 확인할 수 없었으나 새롭게 추가된 중궤도 위성 시스템은 RLS 기능이 도입되어 확인이 가능하게 됐다. 이 논문은 개선된 중궤도 위성을 활용한 406 Mhz의 PLB와 121.5 Mhz의 호밍 신호 발생기, 243 MHz의 항공용 VHF AM 송신기를 통합하는 탐색구조 단말기 개발에 필요한 C/S T.001과 T.018을 분석하였다.
본 논문은 전동기 상수 추정 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 전동기 전압방정식을 차동식 형태로 전개한 수식에 기반한다. 차동식 형태를 이용함으로써 전동기 상수 추정시 사용되는 전압 정보에 존재하는 크기 오차인 데드타임의 영향을 배제한다. 전동기의 상수값은 전동기 제어 성능 향상을 위해서 필요할 때가 있다. 예를 들면 DTC(Direct Torque Control) 제어 기법에는 토오크 및 자속 크기의 연산시 전동기의 상수를 알아야한다. 다른 예로서 예측제어의 경우 지령치 전압 생성을 위해서는 정확한 전동기의 상수 값의 정보가 필요하다. 전동기의 상수는 구동 환경에 따라 변동하는 값이므로 부정확한 전동기 상수 사용시 제어 성능의 저하를 가져온다. 따라서, 정확한 전동기 상수의 추정이 필요하다. 제안하는 기법에서 전압차동식에 기초하여 추정되는 전동기 상수는 RLS(Recursive Least Square) 기법에 의해 구해진다. 본 연구에서는 단순 수식에 의한 형태로 전동기의 상수를 추정하지 않고, RLS 알고리즘을 적용하여 노이즈에 강인하게 전동기 상수를 추정한다. 표면 부착형 영구자석 전동기의 제어시스템에 적용하여 제안하는 기법의 타당성을 보인다.
In this paper, the performance of pre-equalization technique which can be applicable for the B-WLL uplink is evaluated and compared to post-equalization technique under three kinds of rain attenuation channels such as rain, intermittent light rain and thundershower. The BER performance comparisons of two algorithms (LMS and RLS) are investigated in the context of channel models and the length of training sequence. From the simulation results, it is shown that the post-equalization outperforms only at quite good channel conditions such as AWGN, while the pre-equalization can guarantee better BER performance at every channel conditions, especially performance gain increases as the severity of channel increases. It is concluded that the pre-equalizer using LMS algorithm is preferable at delay-tolerant situation where the complexity of algorithm is not a strict factor, while one using RLS is suitable for fast burst transmission with a relatively short training sequence.
본 논문에서는 가드인터벌을 초월하는 지연프로필의 채널에 적합한 OFDM 수신시스템 모델에 있어서 ISI와 ICI의 영향을 제거시켜 전송특성을 개선시키는 OFDM 수신시스템알고리즘의 동작특성을 알아보았다. 본 논문에서의 수신시스템은 시간상에서 재귀형최소2승법(RLS)에 의한 채널추정부와 ISI 및 ICI의 리풀리카의 생성과 제거부로 구성되어 있다. 가드인터벌을 초월하도록 이산화한 채널모델에 대한 시간상에서의 채널추정성능과 추정채널계수를 사용하여 ISI와 ICI의 제거 효과를 다루고 일반적 OFDM시스템에서의 1-탭 등화를 사용한 경우와의 BER성능을 비교하여 나타내 보였다. 특히 S/N가 낮은 경우에는 본 논문에 의한 수신시스템성능이 일반적 OFDM시스템에서의 1-탭 등화를 채용하는 수신시스템과 비교하여 BER특성이 다소 개선되어 나타남을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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