• 제목/요약/키워드: RLS Algorithm

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A new blind adaptive method using RLS algorithm with Decision direction method

  • Kwon, Tae-song;Yoo, Sung-kyun;Kwak, Kyung-sup
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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    • pp.1586-1589
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    • 2002
  • RLS algorithm is a kind of the adaptive algorithms in smart antennas and adapts the weight vector using the difference between the output signal of array antennas and the known training sequence. In this paper, we propose a new algorithm based on the RLS algorithm. It calculates the error signal with reference signal derived from blind scheme. Simulation results show that the proposed algorithm yields more user capacity by 67∼74% than other blind adaptive algorithms(LS-DRMTA, LS-DRMTCMA) at the same BER and the beamformer forms null beams toward interference signals and the main beam toward desired signal.

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확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기 (A Systolic Array Structured Decision Feedback Equalizer based on Extended QR-RLS Algorithm)

  • 이원철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권11C호
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    • pp.1518-1526
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    • 2004
  • 본 논문은 확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조를 갖는 적응 결정 궤환 등화기에 대해서 소개한다. 무선 이동 통신 시스템의 경우 빠른 시변환 채널로 인해 고속의 수렴 특성을 갖는 등화기가 필수적으로 요구된다. 최근에 이러한 성질을 만족하는 QR-RLS 알고리즘 기반의 등화기가 소개되었으며, RLS 알고리즘이 갖는 높은 수렴 속도와 시스토릭 어레이의 병렬 파이프라인 형태로 구현 가능함으로 인해 계산상의 높은 효율성을 가진다. 그러나 일반적인 QR-RLS 알고리즘은 별도의 등화기 가중치 추출과정을 필요로 하며, 이로 인해 적응 처리 과정을 완전한 파이프라인 형태로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 확장 QR-RLS 알고리즘을 기반으로 제곱근 연산을 배제한 계산과정을 통해 채널 출력의 입력으로부터 가중치 갱신까지 완전환 파이프라인 방식으로 처리가 가능한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기를 소개한다.

서브밴드 분해를 이용한 개선된 RLS 알고리즘 (An Improved RLS Algorithm Using A Subband Decomposition)

  • 주상영;이동규;이두수
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.73-76
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    • 2000
  • 본 논문에서는 음향반향제거기를 구현하기 위한 적응알고리즘을 제안한다 특히 긴 임펄스 응답을 가지는 시스템의 식별을 위해 웨이블릿 필터를 사용하여 입력신호를 서브밴드로 분해함으로써 기존의 RLS알고리즘의 계산량을 줄여 수렴속도를 향상시켰다. 이 과정에서 적응필터를 다위상 구조로 구성하여 컨벌루션 과정을 병렬처리가 가능하도록 하였다. 제안된 알고리즘의 성능분석을 위하여 실제 음성신호를 입력신호로 하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며 전대역 RLS알고리즘과 비교하였다.

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Implementation of Speed Sensorless Induction Motor drives by Fast Learning Neural Network using RLS Approach

  • Kim, Yoon-Ho;Kook, Yoon-Sang
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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    • pp.293-297
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    • 1998
  • This paper presents a newly developed speed sensorless drive using RLS based on Neural Network Training Algorithm. The proposed algorithm has just the time-varying learning rate, while the wellknown back-propagation algorithm based on gradient descent has a constant learning rate. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than that of the back-propagation algorithm. The theoretical analysis and experimental results to verify the effectiveness of the proposed control strategy are described.

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A New Recursive Least-Squares Algorithm based on Matrix Pseudo Inverses (ICCAS 2003)

  • Quan, Zhonghua;Han, Soo-Hee;Kwon, Wook-Hyun
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.927-931
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    • 2003
  • In this paper, a new Recursive Least-Squares(RLS) algorithm based on matrix pseudo-inverses is presented. The aim is to use the proposed new RLS algorithm for not only the over-determined but also the under-determined estimation problem. Compared with previous results, e.g., Jie Zhou et al., the derivation of the proposed recursive form is much easier, and the recursion form is also much simpler. Furthermore, it is shown by simulations that the proposed RLS algorithm is more efficient and numerically stable than the existing algorithms.

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Gauss Newton Variable Forgetting Factor Recursive Least Squares 알고리듬을 이용한 시변 신호 추정 (Gauss Newton Variable forgetting factor RLS algorithm for Time Varying Parameter Estimation.)

  • 송성욱;임준석;성굉모
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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    • pp.173-176
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    • 2000
  • 시변 신호 추적 특성을 향상시키기 위하여, Gauss-Newton Variable Forgetting Factor RLS (GN-VFF-RLS) Algorithm을 제안한다. 최적화된 망각인자를 가정한 기존의 RLS 알고리듬과 비교하여, 제안된 방법은 특히 신호의 변화가 급격히 일어날 경우 주목할만한 추정 성능의 향상을 보여준다. 제안된 알고리듬의 시변 추정 특성을 신호 대 잡음비와 시변 정도에 대하여 모의 실험하고 기존의 추정 알고리듬들과 비교한다.

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RLS(Recursive Least Square)를 이용한 전압안정도 지수 평가 (Estimation of Voltage Instability Index Using RLS(Recursive Least Square))

  • 전웅재;이병준
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.279-281
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    • 2006
  • A Voltage Instability Predictor(VIP) estimates the proximity of a power system to voltage collapse in real time. Voltage Instability Index(Z-index) from VIP algorithm is estimated using LS(Least Square) method. But this method has oscillations and noise of result due to the system's changing conditions. To suppress oscillations, a larger data window needs to be used. In this paper. I propose the new other method which improves that weakness. It uses RLS(Recursive Least Square) to estimate voltage instability index without a large moving data window so this method is suitable for on-line monitor and control in real time. In order to verify effectiveness of the algorithm using RLS method, the method is tested on HydroQuebec system in real time digital simulator(HYPERSIM).

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RLS Adaptive IIR Filters Based on Equation Error Methods Considering Additive Noises

  • Muneyasu, Mitsuji;Kamikawa, Hidefumi;Hinamoto, Takao
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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    • pp.215-218
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    • 2000
  • 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.

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가변 망각인자를 사용한 커널 RLS 알고리즘 (Kernel RLS Algorithm Using Variable Forgetting Factor)

  • 임준석;편용국
    • 한국통신학회논문지
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    • 제40권9호
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    • pp.1793-1801
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    • 2015
  • 최근 KRLS-T라고 하는 커널 기반의 RLS 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 비정재 환경에서 베이지안 이론에 기반한 망각 기저를 사용하고 있다. 이런 망각 기저의 핵심은 고정 망각인자를 사용하는 것이다. 그러나 실제 환경에서는 시스템의 비정재 정도까지도 시변인 경우가 많다. 이 경우 고정 망각인자로는 시스템의 바른 추정이 불가하다. 본 논문에서는 가변 망각인자를 사용한 KRLS-T를 제안한다. 그리고 모의 실험에서 가변 망각인자를 가진 KRLS-T가 시변 시스템의 추정에 더 효과적임을 보인다.

볼록 규준화 RLS의 규준화 상수를 정하기 위한 두 가지 방법과 희소성 음향 통신 채널 추정 성능 비교 (Two regularization constant selection methods for recursive least squares algorithm with convex regularization and their performance comparison in the sparse acoustic communication channel estimation)

  • 임준석;홍우영
    • 한국음향학회지
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    • 제35권5호
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    • pp.383-388
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    • 2016
  • 본 논문은 볼록 규준화 RLS(Recursive Least Squares)에 쓰이는 규준화를 위한 상수를 정하는 법을 제안한다. Eksioglu와 Tanc는 희소성 음향 채널 추정을 위해서 볼록 규준화 RLS 알고리즘을 구현하였다. 그러나 이 알고리즘은 더 좋은 추정 성능을 위해서 채널의 참 임펄스 응답 정보가 사용된다. 본 논문에서는 이 같은 참 임펄스 응답 정보가 필요 없는 규준화 상수를 위한 두 가지 선정법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 사용했을 때 Eksioglu와 Tanc의 방법에 필적한 추정 성능을 유지함을 보인다.