The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.5C
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pp.521-526
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2009
In this paper, a complex-valued recursive least squares escalator filter algorithm with reduced computational complexity for complex-valued signal processing applications is presented. The local tap weight of RLS-ESC algorithm is updated by incrementing its old value by an amount equal to the local estimation error times the local gain scalar, and for the gain scalar, the local input autocorrelation is calculated at the previous time. By deriving a new gain scalar that can be calculated by using the current local input autocorrelation, reduced computational complexity is accomplished. Compared with the computational complexity of the complex-valued version of RLS-ESC algorithm, the computational complexity of the proposed method can be reduced by 50% without performance degradation. The reduced computational complexity of the proposed algorithm is even less than that of the LMS-ESC. Simulation results for complex channel equalization in 64QAM modulation schemes demonstrate that the proposed algorithm has superior convergence and constellation performance.
본 논문에서는 W-CDMA(Wide-Code Division Mul-tiple Access)용 Systolic 어레이 구조를 잣는 상향링크 빔형성기법에 대한 성능 분석을 하였다. 적응 어레이 안테나와 Systolic 구조의 MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 알고리즘을 사용하여 구해진 가중치 벡터를 이용하여 원하는 사용자의 방향으로 빔을 형성하고 원하지 않는 사용자의 방향으로는 null을 형성하는 공간필터를 적용하여 W-CDMA 상향링크에서 다중 경로 페이딩과 다중 접속 간섭의 증가에 따른 수신 성능을 분석하였다. 그리고, 안테나 시스템에서 사용되는 가중벡터를 갱신하기 위해 Systolic 구조의 MVDR과 역방향 파일럿 채널을 이용하는 QR-RLS(QR-Recursive Least Squares) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서는 빔 형성기에 사용하기 위한 역행렬의 계산과 정에 Systolic 어레이 구조를 적용하여 병렬적인 고속처리가 가능한 방법과 효율적인 계산과정을 위해 MVDR 과 QR-RLS 알고리즘을 적용한 공간 필터링의 성능을 소개한다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.7
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pp.1102-1109
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2001
This paper presents the new architecture of an adaptive predistortion linearizer using the polynomial type predistorter. In the proposed linearizer, most of the processes, including the predistortion, are performed with a digital signal processor(DSP). The recursive least squares(RLS) algorithm is employed for the optimization process to minimize the errors between the predistorter and postdistorter output signals. Simulation results demonstrate that the adjacent channel power ratio(ACPR) is improved by greater than 40 dB at the band edge with linearization. The convergence and reconvergence performance of the linearizer is also satisfactory.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.8
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pp.1428-1436
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2000
An adaptive predistorter linearizer suitable for the DSP implementation is proposed. Predistortion is performed by the DSP instead of the analog predistorter. RLS algorithm is employed for the optimization process to minimize the errors between the predistorter and postdistorter output signals. Computer simulation results for our linearizer show good performance.
An accurate State Of Charge (SOC) estimation of battery is the most important technique for Electric Vehicles (EVs) and Energy Storage Systems (ESSs). In this paper a new integrated Unscented Kalman Filter-Particle Filter (UKF-PF) is employed to estimate the SOC of a $LiFePO_4$ battery cell and a significant improvement is obtained as compared to the other methods. The parameters of the battery is modeled by the second order Auto Regressive eXogenous (ARX) model and estimated by using Recursive Least Square (RLS) method to calculate value of each element in the model. The proposed algorithm is established by combining a parameter identification technique using RLS method with ARX model and an SOC estimation technique using UKF-PF.
In this paper, we propose an adaptive beamforming algorithm for array antenna. The proposed beamforming algorithm is based on EDS (Euclidean Direction Search) algorithm. Generally LMS algorithm has a much slower rate of convergence, but its low computational complexity and robustness make it a representative method of adaptive beamforming. Although the RLS algorithm is known for its fast convergence to the optimal Wiener solution, it still suffers from high computational complexity and poor performance. The proposed EDS algorithm has a rapid convergence better than LMS algorithm, and has a computational more simple complexity than RLS algorithm. In this paper we compared the efficiency of the EDS algorithm with a standard LMS algorithm.
Restless Legs Syndrome/Willis-Ekbom Disease (RLS/WED) is a sleep disorder characterized by sensorimotor symptoms such as unpleasant sensations before sleep, akathisia, and periodic limb movements during sleep. It is also closely related to hyperarousal and is often accompanied by insomnia. Although the mechanism is not clear, the understanding of etiology and pathophysiology has greatly expanded through recent advances in genetic and neurobiological research. The most important pathophysiology of RLS/WED is brain iron deficiency. Such iron deficiency in the brain is caused by complex interactions between several genetic factors and various environmental factors, including comorbidities. Iron deficiency in the brain results in dysfunction of several neurotransmitters. A decrease in adenosine activity appears first, followed by an increase in the activity of glutamate and dopamine. A decrease in adenosine activity and an increase in glutamate activity stimulate the brain arousal system, resulting in hyperarousal. In addition, overproduction of dopamine and glutamate leads to dysfunction of the cortical-striatal-thalamic circuit, resulting in symptoms such as akathisia and periodic limb movements during sleep.
Difference equation is useful for control algorithm in the microprocessor. To approximate a derivative values from sampled data, it is used the methods of forward, backward and central differences. The key of computing discrete derivative values is the finite difference coefficient. The focus of this paper is a new approach method of finite difference formula. And we apply the proposed method to the recursive least squares(RLS) algorithm.
Periodic limb movements during sleep (PLMS) are prevalent in various sleep disorders, such as restless legs syndrome (RLS), periodic limb movements disorder, obstructive sleep apnea (OSA), REM sleep behavior disorder (RBD), and narcolepsy. PLMS has been hypothesized to be related to the decline of dopaminergic transmission. In RLS, PLMS is suggested to be related to iron deficiency and symptom severity. PLMD is a rare sleep disorder, and the role of PLMS in PLMD has not been clearly investigated yet. PLMS in OSA, which remain after proper PAP therapy, may need further management. The clinical relevance of PLMS in RBD and narcolepsy have not been investigated thoroughly and need further studies. Whether PLMS are to be considered as a mere symptom of individual sleep disorders or not can be elucidated through studies investigating the efficacy of therapeutic approaches to reduce PLMS in various sleep disorders.
This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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