• 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).

• 한국음향학회지
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• 제29권6호
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• pp.374-380
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• 2010

잡음이 섞인 입출력 신호를 갖는 시스템 인식 문제는 완전 최소 자승법 (Total Least Squares (TLS))으로 알려져 있다. 완전 최소 자승법의 성능은 입력 신호 부가 잡음 파워와 출력 신호 부가 잡음간의 분산비에 매우 민감하다. 본 논문에서는 TLS의 성능 향상을 위해서 LS (Least Squares)와의 결합을 제안한다. 그 한 형태로 재차적인 TLS (Recursive TLS)와 재차적인 LS (Recursive Least Squares)간의 결합 알고리즘을 제안한다. 이 결합은 잡음간 분산비에 강인한 결과를 낳았다. 모의실험을 통해 얻은 결과로부터 입력 신호에 신호대 잡음비가 5dB를 유지히는 잡음을 부가할 경우 입력 잡음과출력 잡음의 비 $\gamma$가 약 20 정도까지로 적용 범위가 확대되는 결과를 얻었다. 따라서 제안된 결합 방법이 기존의 TLS의 적용 범위를 넓힐 수 있음을 알 수 있다.

• 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 $O(N^{2})$.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.213-218
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• 2021

입력과 출력에 동시에 잡음이 존재하는 경우 최소 자승법 보다는 완전 최소 자승법이 더 우수한 추정 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 완전 최소 자승법을 시계열 특성을 가지는 데이터에 적용할 경우 보다 실시간 성을 더하기 위해서 Recursive Total Least Squares(RTS) 알고리즘이 제안되어 있다. RTLS는 알고리즘 내에 존재하는 역행렬 계산에서 수치적인 불안정성을 지닌다. 본 논문에서는 RTLS와 유사한 수렴성을 지닐 뿐만 아니라 수치적 불안정성을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 위해서 Iterative Wiener Filter(IWF)를 적용한 새로운 RTLS를 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 수렴성이 기존의 RTLS와 유사할 뿐만 아니라 수치적 견실성이 기존 RTLS보다 향상되었다는 것을 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2344-2353
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• 2018

A coupled recursive total least squares (CRTLS) algorithm is proposed for parameter estimation of permanent magnet synchronous machines (PMSMs). TLS considers the errors of both input variables and output ones, and thus achieves more accurate estimates than standard least squares method does. The proposed algorithm consists of two recursive total least squares (RTLS) algorithms for the d-axis subsystem and q-axis subsystem respectively. The incremental singular value decomposition (SVD) for the RTLS obtained by an approximate calculation with less computation. The performance of the CRTLS is demonstrated by simulation and experimental results.

• 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.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9C호
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• pp.735-742
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• 2010

본 논문에서는 다수의 송신 안테나와 수신 안테나를 갖는 RF 중계기를 위한 적응 간섭제거 알고리즘을 제안한다. 중계기에서 다수의 안테나를 사용하는 경우 송신 안테나와 수신 안테나간의 불완전한 격리로 인해 간섭이 발생하고, 궤환 간섭 경로는 MIMO (multi-input multi-output) 채널로 모델링된다. 이런 궤환 간섭을 제거하기 위해 적응 신호처리 기법에 기반하여 LMS (least mean square) 간섭제거 알고리즘과 RLS (recursive least squares) 간섭제거 알고리즘을 유도한다. 모의 실험을 통해 제안된 간섭 제거 알고리즘의 수렴 특성 및 정상 상태에서의 간섭 제거 성능을 비교한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1189-1191
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• 2005

This paper introduces the least-squares order-recursive lattice (LSORL) Laguerre smoother that has order-recursive smoothing structure based on the Laguerre signal representation. The LSORL Laguerre smoother gives excellent performance for a channel equalization problem with smaller order of tap-weights than its counterpart algorithm based on the transversal filter structure. Simulation results show that the LSORL Laguerre smoother gives better performance than the LSORL transversal smoother.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권1호
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• pp.8-18
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• 2016

In this paper, we propose a number of blind equalization approaches for time-varying andmulti-path channels. The approaches employ cost reference particle filter (CRPF) as the symbol estimator, and additionally employ either least mean squares algorithm, recursive least squares algorithm, or $H{\infty}$ filter (HF) as a channel estimator such that they are jointly employed for the strategy of "Rao-Blackwellization," or equally called "mixture filtering." The novel feature of the proposed approaches is that the blind equalization is performed based on direct channel estimation with unknown noise statistics of the received signals and channel state system while the channel is not directly estimated in the conventional method, and the noise information if known in similar Kalman mixture filtering approach. Simulation results show that the proposed approaches estimate the transmitted symbols and time-varying channel very effectively, and outperform the previously proposed approach which requires the noise information in its application.