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

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.9-16
• /
• 2004

Performing adjustments where the observation equations involve more than a single measurement are General Least Squares(GLS) and Total Least Squares(TLS). This paper introduces theory of the GLS and TLS and compared experimentally accuracy and efficiency of those through 2D conformal coordinate transformation and 2D affine coordinate transformation. In conclusion, in case of 2D coordinate transformation, GLS can produce a little more accurate and efficient than TLS. In survey fields, The GLS and TLS can be used cooperatively for adjusting the actual coordinate measurements.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.15-19
• /
• 2003

The Total Least Squares (TLS) method is introduced in comparison with the conventional Least Squares (LS) method. The principles and mathematical models for both methods are summarized and the comparison results from their applications to a simple geometric example, fitting a straight line to a set of 2D points are presented. As conceptually reasoned, the results clearly indicate that LS is more susceptible of producing wrong parameters with worse precision rather than TLS. For many applications in surveying, can adjustment computation and parameter estimation based on TLS provide better results.

• 한국음향학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.93-97
• /
• 1996

완전최소자승법(total least squares method, TLS) Ax${\simeq}$b와 같은 형태의 시스템 식을 푸는데 있어 데이터 행렬 A와 b에 잡음비 섞인 경우에 편이 되지 않은 해를 구하기 위하여 널리 이용된다. 그러나 임펄수성의 잡음과 같은 heavy tailed 확률분포를 갖는 잡음이 존재할 때 완전 최소자승법은 unbiased estimator이지만 최소자승법(least squares, LS)과 마찬가지로 경인하지 못한 성능을 보인다. 본 논문에서는 TLS 방법의 견인성에 대하여 논하고 완전최소자승법의 해의 특성을 기반으로 하여 견인한 완전최소자승법(robust TLS, ROTLS)을 제안한다. 또한 ROTLS 방법을 시스템식별문제에 적용하여 그 성능을 평가한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.97-101
• /
• 2010

일반적으로 시스템 인식 방법은 입출력에 잡음이 없거나, 출력에만 잡음이 있는 경우를 주 대상으로 한다. 본 논문은 입력 및 출력이 모두 잡음으로 오염되었을 뿐만 아니라 입력에 비해서 출력에 같거나 더 많은 양의 잡음이 개입된 환경에 노출된 Finite Impulse Response 형태의 시스템을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서 입출력의 잡음 수준이 같을 때 최적인 완전최소자승 기법과 출력에만 잡음이 있을 때 최적인 최소자승 기법을 서로 볼록 결합 (convex combination)하여 앞에서 언급한 것과 같은 좀 더 일반화된 잡음 환경에서도 향상된 결과가 나오도록 하였다. 또 제안한 방법이 다양한 잡음 환경에서 응용 가능함을 모의 실험을 통해서 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권2C호
• /
• pp.255-261
• /
• 2004

Geoloaction이란 다수의 위성을 이용하여 지구상에 존재하는 송신기의 위치를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 한 기의 정지제도 위성과 한 기의 저궤도 위성을 이용하여 위성에 수신된 신호를 처리하여 얻은 도래 시간차(time difference of arrival or TDOA) 측정치로부터 정적인 송신기의 위치를 추정하는 문제를 다룬다. 위성들의 부정확한 위치 정보와 잡음이 더해진 도래 시간차 측정치를 이용한 geolocation 문제의 경우, 정확한 위치 추정치를 얻기 위하여 total least squares (TLS) 알고리즘으로 접근한다. Monte-Carlo 실험을 통해 기존의 least squares (LS) 방법과 비교함으로써 제안한 TLS 알고리즘의 성능을 검증하였다.

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

• 자원환경지질
• /
• 제50권6호
• /
• pp.517-523
• /
• 2017

물의 두 안정동위원소인 산소와 수소의 선형관계는 물의 순환을 이해하는 데에 가장 기본으로 사용되는 방법이다. 선형관계의 기울기 및 절편은 물이 각 계를 이동하면서 어떠한 물리적 과정이 일어났는가를 지시할 수 있다. 선형관계를 파악하기 위하여 보통최소자승법(ordinary least squares method, OLS)이 사용되어 왔으나, 산소와 수소동위원소 모두 불확정성을 포함하고 있기 때문에 완전최소자승법(total least squares method, TLS)이 더 정확한 기울기와 절편을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 남극 세종기지 주변의 눈과 융설의 안정동위원소 분석값과 Lee et al., (2013)에서 관찰된 국내 서해안의 수증기의 산소와 수소의 안정동위원소값을 이용하여 OLS와 TLS를 비교하였다. 남극 세종기지 눈 안정동위원소의 선형관계에서 기울기는 7.00(OLS), 7.16(TLS)이었으며, 수증기동위원소의 선형관계의 기울기는 7.75(OLS), 7.87(TLS)로 계산되었다. 세종기지 눈 안정동위원소값은 대부분의 눈 시료가 용융이 일어났음을 의미하여, 수증기동위원소 값은 해양에서 기원한 수증기가 직접 이동하였음을 알 수 있다. 두 방법으로 계산된 기울기 값은 물리적인 과정을 해석하는 데에는 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 하지만, 지하수의 혼합과정을 이해하는 연구처럼 기울기의 절대값을 이용하는 연구에서는 기울기 값의 차이가 연구결과에 어떻게 영향을 미치는 가에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제3권2호
• /
• pp.166-172
• /
• 2005

With the development of RAIM techniques for single failure, increasing interest has been shown in the multiple failure problem. As a result, numerous approaches have been used in attempts to tackle this problem. This paper considers the two failure problem with total least squares (TLS) technique, a solution that has rarely been addressed because TLS requires an immense number of computations. In this paper, the special form of the observation matrix H, (that is, one column is exactly known) is exploited so as to develop an algorithm in a sequential form, thereby reducing computational load. The algorithm permits the advantages of TLS without the excessive computational burden. The proposed algorithm is verified through a numerical simulation.

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