We present a new variable step size LMS algorithm using the correlation between reference input and error signal of adaptive filter. The proposed algorithm updates each weight of filter by different step size at same sample time. We applied this algorithm to adaptive multip]e-notch filter. Simulation results are presented to compare the performance of the proposed algorithm with the usual LMS algorithm and another variable step algorithm.
LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.
In this study, a maximum power point tracking (MPPT) algorithm based on the perturb and observe (P&O) method with variable step size is proposed to improve the dynamic response characteristic of MPPT, using the existing P&O method. The proposed algorithm, which we verified by simulation and experiment, can track the maximum power point (MPP) through duty control and consisted of three operation modes, namely, constant voltage mode, fast mode, and variable step mode. When the insolation is constant, the voltage variation of the operating point at the MPP is reduced through the step size reduction of the duty in the variable step mode. Consequently, the vibration of the operating point is reduced, and the power generation efficiency is increased. When the insolation changes, the duty and the photovoltaic (PV) voltage are kept constant through the constant voltage mode. The operating point then rapidly tracks the new MPP through the fast-mode operation at the end of the insolation change. When the MPP is reached, the operation is changed to the variable step mode to reduce the duty step size and track the MPP. The validity of the proposed algorithm is verified by simulation and experiment of a PV system composed of a PV panel and a boost converter.
The aim of this study was to develop and test a model of an auto-sensing hydraulic breaker that can automatically change its 4-step impact mode according to the rock strength using SimulationX. The auto-sensing hydraulic breaker with a 4-step variable impact mode has the advantage of obtaining optimal impact energy and impact frequency under various rock conditions compared to an auto-sensing hydraulic breaker with a 2-step variable impact mode, which has already been developed overseas. Several steps were necessary to conduct this study. First, the operation principle of the auto-sensing hydraulic breaker with the 2-step variable impact mode was analyzed. Based on the findings, an analysis model of the auto-sensing hydraulic breaker with the 4-step variable impact mode was developed (and compared with the 2-step variable impact mode) Finally, an analysis of the results established that the stepwise variable of the impact mode was implemented according to the rock strength and the difference of each impact mode was confirmed. This study is expected to contribute to the development of auto-sensing hydraulic breakers that are superior to those developed by advanced companies in foreign countries.
The primary difficulties encountered in the use of step motors are underdamped response when stopping at a specified position and dynamic instability during high-speed slewing. This paper proposes a speed and position detection scheme using the back EMF generated by the rotating permanent magnet field of a two-phase 1.8.deg. hybrid step motor, and presents its application to the state-variable feedback control of the hybrid step motor. All simulation results in a single step response show that the hybrid step motor performances such as peak overshoot and settling time are greatly improved.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.165-171
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2006
This paper proposes a data fusion algorithm of nonlinear multi sensor dynamic systems of synchronous sampling based on filtering step by step. Firstly, the object state variable at the next time index can be predicted by the previous global information with the systems, then the predicted estimation can be updated in turn by use of the extended Kalman filter when all of the observations aiming at the target state variable arrive. Finally a fusion estimation of the object state variable is obtained based on the system global information. Synchronously, we formulate the new algorithm and compare its performances with those of the traditional nonlinear centralized and distributed data fusion algorithms by the indexes that include the computational complexity, data communicational burden, time delay and estimation accuracy, etc.. These compared results indicate that the performance from the new algorithm is superior to the performances from the two traditional nonlinear data fusion algorithms.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권1호
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pp.47-55
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2019
It is important to identify informative variables in high dimensional data analysis; however, it becomes a challenging task when covariates are contaminated by measurement error due to the bias induced by measurement error. In this article, we present a two-step approach for variable selection in the presence of measurement error. In the first step, we directly select important variables from the contaminated covariates as if there is no measurement error. We then apply, in the following step, orthogonal regression to obtain the unbiased estimates of regression coefficients identified in the previous step. In addition, we propose a modification of the two-step approach to further enhance the variable selection performance. Various simulation studies demonstrate the promising performance of the proposed method.
본 논문에서는 직접 변환 방식의 수신기에서 발생하는 I 채널 및 Q 채널 간의 이득 및 위상 불일치를 보상하는 방법에 대해서 기술한다. 직접 변환 방식의 복조기에서의 이득 및 위상 불일치를 가변 스텝(Variable Step-size) 적응적 루프를 이용하여 블라인드(blind) 등화 방식으로 보상하는 알고리즘을 된 논문에서 제안한다. 이득 및 위상 불일치를 보상하기 위해 일반적인 블라인더 등화 기법을 이용할 경우 루프 이득에 따라 수렴속도와 지터(jitter) 영향이 trade-off 관계에 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 극복하기 위하여 적응적 루프의 이득을 오차에 따라 가변 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 가변 스텝 적응적 루프를 이용하여 빠른 수렴속도와 지터의 영향을 줄이도록 하는 방법을 제시하였고, 모의실험을 통하여 신호 손실 보상과 수렴 속도의 향상을 확인한다.
소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다.
Variable step size maximum power point trackers (MPPTs) are widely used in photovoltaic (PV) systems to extract the peak array power which depends on solar irradiation and array temperature. One essential factor which judges system dynamics and steady state performances is the scaling factor (N), which is used to update the controlling equation in the tracking algorithm to determine a new duty cycle. This paper proposes a novel stability study of variable step size incremental resistance maximum power point tracking (INR MPPT). The main contribution of this analysis appears when developing the overall small signal model of the PV system. Therefore, by using linear control theory, the boundary value of the scaling factor can be determined. The theoretical analysis and the design principle of the proposed stability analysis have been validated using MATLAB simulations, and experimentally using a fixed point digital signal processor (TMS320F2808).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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