• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.248-251
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• 1999

We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at i(oration n upon the arrival of new data. The RLS algorithm may be viewed as a special case of the Kalman filter. Indeed this special relationship between the RLS algorithm and the Kalman filter is considered. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. The resulting rate of convergence is therefore typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. This improvement in performance, however, Is achieved at the expensive of a large increase in computational complexity.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제48권3호
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• pp.139-143
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• 1999

This paper is on realization of the speed-sensorless vector control of an induction motor using the RLS(Recursive Least Square) algorithm. The speed estimator is including the RLS algorithm and a rotor flux observer. The RLS algorithm has speed and rotor time constant as parameter vectors and rotor flux observer is designed to have robustness to stator resistance variation and through the IP(Integral and Proportional) speed controller stable performance is obtained for estimating rotor speed. Finally the total algorithm are realized in induction motor drive system and its effectiveness is verified.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.520-525
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• 2009

적응 빔형성기에 대한 기존의 연구들은 간섭신호가 비교적 정상상태인 것을 가정하여 시간-평균을 취하거나 비교적 간단한 최소자승법 (Least Mean Squares)등을 이용하여 구현하고 있으나, 비정상 (Non-stationary) 상태의 간섭잡음의 제거 성능은 상대적으로 떨어진다. 따라서 본 논문에서는, 이러한 비정상 간섭 신호의 제거를 위해 MAFF-RLS 알고리즘을 도출하고, 이를 수정, 적용한 광대역 GSC의 구조를 제안하였다. 그리고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과, 기존의 SMI, RLS 방법을 이용한 빔형성기보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.45-51
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• 1998

이동통신에서는 수십 kbps 이상의 고속 디지털전송을 실현하는데 있어서 멀티패스파에 의한 지연왜곡이 수반되므로 전송로 변동, 즉 주파수선택성 페이딩을 극복하는 기술이 확립되지 않으면 안된다. 본 논문에서는 판정귀환형 등화기의 제어 알고리즘으로써 지수적 가중계수에 의한 RLS 알고리즘을 개량한 피드백러닝 RLS 알고리즘을 제안하고 랜덤 가우시안 잡음하에서 정적인 1파 모델과 2파 모델에 대한 등화기의 동작특성을 컴퓨터 시뮬레이션 실험을 통하여 검토 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험결과 $\lambda$= 0.9, S/N = 10 [dB], S/I = 20 [dB]에서 지연파의 지연시간을 1심볼까지 변화시켰을 때 우수한 추종특성과 등화특성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.199-203
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• 2002

무선 이동체에서 어댑티브 어레이 안테나를 적용하는 경우 가중계수벡터를 전파 환경의 변화에 빠르게 적응시키는 것이 중요하다. 4소자 등간격 선형 어레이 안테나 시스템에 대하여 일정 진폭의 포락선을 갖는 BPSK신호에 LMS 와 RLS 알고리즘을 컴퓨터 시뮬레이션에 적용시켜 본 결과 LMS 알고리즘의 수렴 특성에 비하여 RLS 알고리즘의 수렴 특성이 매우 뛰어남을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.692-699
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• 2004

본 논문에서는 변경된 Given회전을 이용한 QR 분해와 이를 기반으로 하는 RLS 알고리듬의 구현에 대하여 연구하였다. Givens 회전은 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer) 연산을 반복 수행하여 구한다. QR 분해의 계산 시간을 줄이기 위해 1회의 Givens 회전에 필요한 CORDIC 연산의 반복 회수를 제한하였으며 보정계수를 계산할 때의 제곱근 계산을 없애기 위해 2회전 방법을 사용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.488-490
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• 1999

This paper describes the design of self-tuning speed controller for DC motor drive system using RLS(Recursive Least Squares) algorithm and Pole-Placement method. The model parameters, related to inertia and damping coefficient of motor, are estimated on-line by using RLS estimation algorithm. And a control signal is calculated by using pole placement method. Simulation and experimental results show that the proposed controller possesses excellent adaptation capability than a conventional PI/IP controller under parameter change.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.283-289
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• 2019

RLS(Recursive-least-squares) 알고리즘은 수렴성이 좋고, 수렴 후 오차 수준도 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 알고리즘 내에 역행렬 계산이 포함되어 수치적 불안정성을 나타내는 단점도 있다. 본 논문에서는 언급한 불안정성을 회피하기 위해서 역행렬이 없지만 수렴성이 유사한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 최소 자승 알고리즘을 사용한다. 또 시변 채널 추정에 우수한 성능을 내기 위해서 계산량이 적은 가변 망각인자를 도입한다. 시뮬레이션을 통해서 기존 RLS와의 성능을 비교하고 그 유사성을 보인다. 또 시변 채널에서 가변 망각인자의 우수성도 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.527-530
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• 2004

We present a recursive total least squares (RTLS) algorithm for multilayer feedforward neural networks. So far, recursive least squares (RLS) has been successfully applied to training multilayer feedforward neural networks. But, when input data contain additive noise, the results from RLS could be biased. Such biased results can be avoided by using the recursive total least squares (RTLS) algorithm. The RTLS algorithm described in this paper gives better performance than RLS algorithm over a wide range of SNRs and involves approximately the same computational complexity of $O(N^{2})$.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권3E호
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• pp.93-100
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• 2003

We present a recursive total least squares (RTLS) algorithm for adaptive system identification. So far, recursive least squares (RLS) has been successfully applied in solving adaptive system identification problem. But, when input data contain additive noise, the results from RLS could be biased. Such biased results can be avoided by using the recursive total least squares (RTLS) algorithm. The RTLS algorithm described in this paper gives better performance than RLS algorithm over a wide range of SNRs and involves approximately the same computational complexity of O(N²).