In this paper. we propose an adaptive step-size algorithm for the adaptive interference canceller (AIC) in the space-time trellis coded DS-CDMA system. In the AIC, the performance of the blind LMS algorithms that updates the tap-weight vector of the AIC is heavily dependent on the choice of step-size. To improve the performance of the fixed step-size AIC (FS-AIC), the regular adaptive step-size algorithm is extended in complex domain and applied to the joint AIC and ML decoder scheme. Simulation results show that the joint adaptive step-size AIC (AS-AIC) and ML decoder scheme using the proposed algorithm has boner performance than not only the conventional ML decoder but also the joint FS-AIC and ML decoder scheme without much increase of the decoding delay and complexity.
In this paper, we investigate the effect of power control step size on the performance of the SIC scheme in DS/CDMA systems. We investigate the average power control iteration and its standard deviation and evaluate the outage performance for several different values of power control step size. Because the SIC scheme requires fine control in the received signal power, the better outage performance is obtained fer the smaller power control step size. However, the smaller power control step size requires larger amount of power control iteration in order to make the power control converge to the steady state. Under the simulated environment, the proper power control step size is about 0.3-0.4dB from both convergence speed of power control algorithm and outage performance points of view.
This paper proposes a new application of Fuzzy logic to Variable Step Size Least Mean Square (VS-LMS) adaptive beamforming algorithm in CDMA systems. The proposed algorithm adjusts the step size of the Least Mean Square (LMS) by using the application of Fuzzy logic in which the increase or decrease of step size depends on the fuzzy inference results of the Mean Square Error (MSE). Computer simulation results show that the proposed algorithm has a better capacity of tracking compared with the conventional LMS algorithms and other variable step size LMS algorithms.
LMF(Least Mean Fourth) 알고리즘은 특히 비정규 잡음 상황에서 안정성 및 빠른 수렴성을 나타낼 뿐만아니라 추정 오차도 낮은 것으로 잘 알려져 있다. 최근 LMS (Least Mean Square) 알고리즘 분야에서는 가변 스텝 크기를 적용한 알고리즘들에 대한 관심이 증대되어 왔다. 그 이유는 가변 스텝 크기 LMS가 다양한 환경에서 고정 스텝 크기 LMS보다 우수한 결과를 내기 때문이다. 본 논문에선 LMF에 대한 가변 스텝 크기의 한 방법으로 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 크기를 사용하는 LMF 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가변 스텝 크기 LMS와 마찬가지로 고정 스텝 크기 LMF보다 우수할 것이 예상된다. 본 논문은 그 우수성을 시불변 채널과 시변 채널 각각의 채널 환경하에서 시뮬레이션을 통하여 보인다.
본 논문은 디지털 무선 전송시 채널에서 발생되는 부호간 간섭과 잡음의 영향을 최소화하기 위한 CCA (Compact Constellation Algorithm) 등화 알고리즘에서 적응 스텝 크기를 적용하여 이의 등화 성능 개선에 관한 것이다. 일반적으로 등화 알고리즘에서 적응을 위한 스텝 크기는 고정적으로 사용하지만, 제안 알고리즘에서는 등화를 위한 스텝 크기를 비선형 함수인 오차 신호에 비례하도록 변화시킨다. 이의 개선된 등화 성능을 보이기 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE와 SER을 적용하였으며, 이들을 고정 스텝 크기를 갖는 기존 CCA와 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 정상 상태 이후에서는 적응 스텝 방식의 CCA가 고정 스텝 방식의 CCA보다 우월함을 확인하였다.
This paper proposes adaptive incremental conductance(A-IC) algorithm for maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic. Conventional Perturbation & Observation(PO) and IC MPPT control algorithm generally uses fixed step size. A small fixed step size will cause the tracking speed to decrease and tracking accuracy of the MPP will decrease due to large fixed step size. Therefore, this paper proposes N-IC MPPT algorithm that adjust automatically step size according to operating conditions. To improve tracking speed and accuracy, when operating point is far from maximum power point(MPP), step size uses maximum value and when operating point is near from MPP, step size uses variable step size that adjust according to slope of P-V curve. The validity of MPPT algorithm proposed in this paper prove through compare with conventional IC MPPT algorithm.
Recently a constant-norm constraint equation-error method was proposed to solve the bias problem in adaptive IIR filtering. However, the method adopts a fixed step-size and thus results in slow convergence for a small step-size and significant misadjustment error for a largestep-size. In this paper, we propose a variable step-size (VSS) algorithm that greatly improves convergence properties of the constant-norm constraint equation-error method. The analysis and the simulation results show that the proposed method indeed achieves both fast convergence and small misadjustment error.
The subject of variable step size maximum power point tracking (MPPT) algorithms has been addressed in the literature. However, most of the addressed algorithms tune the variable step size according to two variables: the photovoltaic (PV) array voltage ($V_{PV}$) and the PV array current ($I_{PV}$). Therefore, both the PV array current and voltage have to be measured. Recently, maximum power point trackers that arc based on a single variable ($I_{PV}$ or $V_{PV}$) have received a great deal of attention due to their simplicity and ease of implementation, when compared to other tracking techniques. In this paper, two methods have been proposed to design a variable step size MPPT algorithm using only a single current sensor for stand-alone battery storage PV systems. These methods utilize only the relationship between the PV array measured current and the converter duty cycle (D) to automatically adapt the step change in the duty cycle to reach the maximum power point (MPP) of the PV array. Detailed analyses and flowcharts of the proposed methods are included. Moreover, a comparison has been made between the proposed methods to investigate their performance in the transient and steady states. Finally, experimental results with field programmable gate arrays (FPGAs) are presented to verify the performance of the proposed methods.
In order to ensure that photovoltaic (PV) systems work at the maximum power point (MPP) and maximize the economic benefits, maximum power point tracking (MPPT) techniques are normally applied to these systems. One of the most widely applied MPPT methods is the incremental conductance (INC) method. However, the choice of the step size still remains controversial. This paper presents an improved variable step size INC MPPT algorithm that uses four different step sizes. This method has the advantages of INC but with the ability to validly adjust the step size to adapt to changes of the PV's power curve. The presented algorithm also simultaneously achieves increased rapidity and accuracy when compared with the conventional fixed step size INC MPPT algorithm. In addition, the theoretical derivation and specific applications of the proposed algorithm are presented here. This method is validated by simulation and experimental results.
적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)알고리즘이 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 가변 스텝사이즈 알고리즘들도 또 다른 적응인자를 사용하므로 알고리즘이 새로운 적응인자 값에 의해 성능이 좌우된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 오차 제곱의 기울기에 따라 적응인자 스스로 값을 조절하는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실수값을 갖는 월시-아다말(Walsh-Hadamard)변환을 사용하여 빠른 수렴을 얻도록 하였으며, 계산량을 감소시키기 위해 부분수정 알고리즘에 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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