In this thesis, the structure of equalizer adapted to DMT system for ADSL, its performance analysis is accomplished with computer simulation, and ASIC design. There are several methods in equalization, among them by using Variable Step-Size LMS algorithm to be concerned with convergence efficiency with training sequence, and its ASIC design.
다양한 적응 잡음 제거기 중에, LMS알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴과 수렴율과 EMSE-사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 수년간 연구되고 있다. 이들 LMS알고리즘에서 보다 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변 스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 이는 LMS알고리즘의 장점인 단순성과 강인성을 손상한다. 제안하는 IGC알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시 이득 값을 사용한다. 그 결과, IGC알고리즘은 계산량을 줄이고, 보다 높은 성능을 유지한다.
This paper presents an adaptive equalizer using finite impulse response (FIR) filter and least-mean square (LMS) algorithm. Herein, the variable step-size technique (VSLMS) for compensating the amplitude of chrominance signal is utilized. The proposed equalizer can be enhanced and compressed the chrominance signal at color subcarrier. The LMS algorithm employed in simplicity structure but gives slow convergence speed. Thus, the variable step-size is very attractive algorithm due to its computational efficiencies and the speed of convergence is improved. In addition, experimental results are carried out by using the modulated 20T sine squared test signal. It is shown here that the adaptive equalizer can be equalized the amplitude chrominance distortion in color television transmission without relative delay distortion.
This paper investigates noise reduction performance and performs convergence analysis of a Variable Error Data Normalized Step-Size Least Mean Square(VEDNSS LMS) algorithm. Adopting VEDNSS LMS results in higher system complexity, but noise is reduced providing fast convergence speed Mathematical analysis demonstrates that tap coefficient misadjustment converges. This is confirmed by computer simulation with the proposed algorithm.
LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴속도를 높이게 되면 주위 환경이 급격하게 변하는 경우 발산하게 되고, 안정성을 높이게 되면 수렴속도가 떨어지는 수렴속도와 안정성 사이에 trade-off가 발생한다. 이러한 LMS 알고리즘의 단점을 개선하기 위해 VSSLMS(Variable Step Size LMS) 알고리즘이 개발되었다. VSSLMS 알고리즘은 에러 신호를 이용하여 스텝사이즈를 조절하여 수렴속도와 성능을 동시에 향상시킨다. 본 논문에서는 실시간 환경에서 적응잡음 제거기의 성능을 개선시키기 위해 I-VSSLMS(Instantaneous Signal to Noise Radio VSSLMS)을 제안한다. 제안한 I-VSSLMS을 TMS320C6713 DSP 보드를 이용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여, 실시간으로 시뮬레이션을 하였고, 각 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.
In this paper, we propose an adaptive beamforming algorithm for array antenna. The proposed beamforming algorithm, based on Block LMS (Block - Least Mean Squares) algorithm, has a variable step size from coefficient update. This method shows some advantages that the convergence speed is fast and the calculation time can reduced using a block LMS algorithm from frequency domain. As the adaptive parameter approaches a stationary state, it could reduce the number of filter coefficient update with the help of various step size. In this paper we compared the efficiency of the proposed algorithm with a standard LMS algorithm which is a representative method of adaptive beamforming.
본 논문에서는 RF(Radio Frequency) 중계기에서 그룹화 CMA(Constant Modulus Algorithm)와 LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응 필터를 적용시킨 새로운 혼합 간섭 제거기를 제안한다. 송신 안테나에서 수신안테나로 궤환되는 신호는 수신 시스템의 성능을 저하시킨다. 제안한 간섭 제거기는 그룹화 CMA 알고리즘 간섭 제거 기법을 적용시키기 때문에 기존 구조보다 나은 채널 적응 성능과 낮은 MSE(Mean Square Error)을 가진다. 이 구조는 기존 비선형 간섭 제거기에 비해 같은 MSE(Mean Square Error)에 대한 반복수와 하드웨어 복잡도를 줄여준다. 즉, 제안한 알고리즘은 LMS 알고리즘에 비해 평균 자승 에러가 적응 상수에 따라 2.5 dB 또는 4 dB 정도 낮은 값을 보였다. 또한, VSS(Variable Step Size)-LMS 알고리즘에 비해 수렴 속도가 빠르고, 비슷한 평균 자승 에러를 가진다.
A numerically efficient modification of a variable step size LMS (Least Mean Squares) algorithm is proposed. This proposed algorithm is very simple in calculation and has a variable step size adjusted by the filter output error. Its additional computational burden with respect to the conventional LMS algorithm is only two multiplications, two substraction, an addition and some bit operations. In a simulation example, it is shown that the proposed algorithm has not only the faster convergence rate but also less misadjustments in the environment of highly nonstationary and correlated data.
적응신호처리 분야에서 LMS 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응 알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 적응알고리즘을 제안, 적응 잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
In this paper, we propose adaptive search channel estimate algorithm. The proposed algorithm is modified LMS algorithm which has a variable step size and parallel convolution. In simulation result, a error estimate accuracy of the proposed algorithm is about -20 dB and general LMS algorithm is about 10 dB. The proposed algorithm is better error estimate accuracy than general LMS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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