The future teleconferencing systems will need an appropriate system which controls properly the acoustic echo for the convenient communication. The conventional acoustic echo cancellation algorithms involve large adaptive filters identifying the impulse response of the echo path. The use of adaptive IIR filters appears to be a reasonable way to reduce computational complexity. Effective cancellation of acoustic echo presented in teleconferencing system requires that adaptive filters have a rapid convergence speed. One of the main problems of acoustic echo cancellation techniques is that the convergence properties degrade for an highly correlated signal input such as speech signals. By the way, the introduction of linear prediction filers onto the structure of the acoustic echo cancellation represents one approach to decorrelate the speech signal. And variable step-size LMS algorithm improves the convergence speed through a little increasing of computational complexity. In this paper, we applied these two methods to the acoustic echo canceller(AEC) and showed that these methods have better performances than the conventional AEC.
A conventional adaptive noise canceller (ANC) using LMS algorithm suffers from the misadjustment of adaptive filter weights due to the gradient-estimate noise by input speech signal at steady state. In this paper, an ANC is proposed which uses the combination of VSLMS (variable step size LMS) and SA (sign algorithm) to improve steady state performance and convergence rate. SA algorithm is applied in speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC and VSLMS algorithm is applied to improve convergence rate and channel tracking ability in silence region and adaptive transient region. In compute rsimulation, the performance of the proposed VSLMS-SA combination algorithm is much better than LMS algorithm and the algorithm, recently proposed by greenberg, with adaptation step-size parameter determine dby sum method in convergence rate, channel tracking and steady state performance.
Acoustic feedback is perceived as whistling or howling, which is a major complaint of hearing-aids users. Acoustic feedback cancellation is important in hearing-aids because acoustic feedback degrades performance of the hearing aid device by reducing maximum insertion gain. Adaptive systems for estimate acoustic feedback path and feedback suppression algorithms have been proposed in order to solve this problem. A typical feedback cancellation algorithm is LMS(least mean squares) because of its computational efficiency. However it has problem of convergence performance in high correlated input signal. In this paper, we propose a new variable step-size normalized LMS(least mean squares) algorithm using VAD(voice activity detection) to overcome the limitation of the LMS algorithm. The VAD algorithm is GSAP(global speech absence probability) and the feedback cancellation algorithm is normalized LMS. The proposed algorithm applies different step-size between voice and non-voice using VAD, for high stability, fast convergence speed and low misalignment when correlated inputs, such as speech. The result of simulation with white noise mixed speech signal, the proposed algorithm shows high performance then traditional algorithm in terms of stability, convergence speed and misalignment.
An adaptive predistorr is proposed to compensate for the nonlinear distortion of a high power amplifier (HPA) in 16 QAM system. It fumed out that the proposed predistorter using a variable step-size least mean square (VSSLMS) algorithm is stable and can reduce the Total Distortion (TD) to 0. 1dB at the HPA output backoff=0.0 dB.
본 논문은 차세대 고속무선 DTV(Digital Television)를 위한 터보복호기반의 위상 옵셋 추정 기법이 대해 연구하였다. 위상 추정기법은 터보 복호기 외부에 추정기를 두어 다음 상태의 위상을 추정하기 위해 LMS (Least Mean Square) 방식을 사용하였다. 기존의 LMS 방식은 구현이 간결하지만 고정의 스텝 사이즈를 가지고 있으므로 시간에 따라 변화하는 다중 경로 환경에서는 채널 추정이 힘들며 트래킹 능력이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고정 스텝 사이즈가 아닌 채널의 상태에 따라 스텝 사이즈를 변화 시키는 가변 스텝사이즈를 갖는 LMS 방식을 제안한다. 모의실험은 임의의 위상 옵셋에 대하여 수행되었으며, 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 개선된 성능을 보임을 알 수 있었다.
이 논문에서는 CATV 수신기에서 QAM 복조에 널리 이용되는 stop-and-go 알고리즘을 기본으로 한 블라인드 등화기의 상호 절충(trade-off)문제를 해결하였다. Stop-and-go 알고리즘은 탭 가중치의 적응 과정에서 최소 제곱 평균(least mean square) 알고리즘을 이용하였기 때문에 등화기의 구조가 간단하기는 하지만 전형적인 최소 제곱 평균 알고리즘과 같이 수렴 속도와 정상 상태 오차 사이에 상호 절충 문제가 존재한다. 정상 상태 오차를 일정한 수준으로 유지하면서 수렴 속도를 높이기 위해 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용하였다. 동일 수준의 정상 상태 오차를 기준으로 하였을 때, 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용한 stop-and-go 알고리즘이 상수 스텝 크기를 이용한 알고리즘에 비해 수렴 속도가 $36%{\sim}56%$ 향상되었다.
A novel steepest descent adaptive filter algorithm, which uses the instantaneous stochastic gradient for the steepest descent direction, is derived from a newly devised performance index function. The performance function for the new algorithm is improved from that for the LMS in consideration that the stochastic steepest descent method is utilized to minimize the performance index iterativly. Through mathematical analysis and computer simulations, it is verified that there are substantial improvements in convergence and misadjustments even though the computational simplicity and the robustness of the LMS algorithm are hardly sacrificed. On the other hand, the new algorithm can be interpreted as a variable step size adaptive filter, and in this respect a heuristic method is proposed in order to reduce the noise caused by the step size fluctuation.
본 논문에서는 적응 필터의 계수 갱신에서 가변 블록을 사용하는 방법을 제안하였다. 데이터 블록의 길이는 MSE 학습곡선의 시정수에 비례하도록 하였다. 이 방법에서는 적응 필터가 정상상태로 접근함에 따라 스텝사이즈를 조정하여 필터계수 갱신의 횟수를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위한 컴퓨터모의 실험을 통해 기존의 최적 스텝사이즈 수열을 이용한 알고리듬과 가변 스텝사이즈 알고리듬과 성능을 비교하였다. 그리고 MSE 의 초기값을 최소화하는 최적 초기 스텝사이즈를 유도하였다. 유도된 최적 스텝사이즈를 가변 스텝사이즈 알고리듬에 적용, 그 성능을 평가 하였다.
본 논문은 트리구조의 필터뱅크를 이용하여 필터링을 할 때 데시메이션으로 인해서 생기는 왜곡을 보상하기 위해서 보조 필터(엘리어싱 제거기)를 사용하는 방법을 제안하고 이를 이용하여 잡음을 제거하여 음질을 향상시키는 실험을 행했다. 입력신호는 두 채널의 분석필터에 의해 서브밴드로 분해된 후 데시메이션되고 다시 각 서브밴드로 분해된 신호를 적응필터를 이용하여 필터링을 한다. 이러한 기법으로 각 주파수 대역을 균일한 대역으로 분해할 수 있으며 각 서브밴드별로 각기 다른 수렴상수를 사용할 수 있어서 수렴속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 특히 잡음 제거나 음질 향상에 서브밴드 적응 필터뱅크를 응용할 경우 수렴속도가 빨라야 하며, 임펄스 응답의 길이가 긴 시스템을 모델링하는 데 응용할 수 있는 장점이 있다. 적응필터 계수의 갱신 방법으로는 VSS(Variable Step Size) LMS 알고리듬을 사용하였으며, 실험 결과, 기존의 서브밴드 구조보다 제안한 구조가 최소 평균 오차나 수렴성능 면에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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