Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l1-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.
본 논문에서는 스칼라 인수 a1, a2, a3를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 해석하고 그 구조를 나타낸다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 값이 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 또한 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, Sign 알고리즘, 기존의 LMS 알고리즘, LFG 알고리즘, QFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조선도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 CFG 알고리즘이 LMS, LFG 및 QFG 알고리즘보다 계산량이 증가하는 반면 수렴속도에서 현저한 향상을 보여준다.
LMS(Least Mean Square)알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 아직도 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴율과 EMSE(Excess mean square error)사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 연구되고 있다. 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변스텝 방식을 사용 하는데 많은 계산량을 필요로 한다. IGC(Instantaneous Gain Control) 알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시이득값을 사용하여 계산량은 줄이고 높은 성능을 유지한다. 하지만 IGC 알고리즘은 이득값 계산시 log함수에 의해 실행시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 제안하는 변형 IGC알고리즘은 실행시간을 지연하는 log 함수를 제거하여, 실시간 소음제거 처리에 맞게 변형하여 성능 개선을 이룰 수 있었다.
LMS알고리즘은 잡음이 섞인 신호로부터 원 신호를 복원하는데 자주 사용된다. 이 LMS알고리즘의 주된 결점은 음성 신호 파워에 따라 선형적으로 EMSE(Excess Mean Square Error)가 증가한다. 그 결과 최적의 값에서 큰 EMSE 때문에 성능의 효율성이 떨어진다. 이러한 결점은 적은 스텝사이즈를 선택함으로서 해결 할 수 있지만, 수렴율이 늦어지는 단점이 있어, 빠른 수렴율과 낮은 EMSE를 동시에 만족할 수 있는 값이 필요하다. 본 논문에서는 IGC(lnstantaneous Gain Control) 알고리즘을 음성신호가 존재하는 경우에서 제안한다. 시뮬레이션은 음성신호와 가우시안 잡음을 이용하여 수행하였고, 수렴율, 잡음제거, 그리고 EMSE에서 LMS알고리즘보다 IGC알고리즘이 우수하다는 것을 보인다.
본 논문에서는 순환 보호 구긴(cyclic-prefix)을 사용하는 시공간 블록 부호 (STBC: Space-Time Block-Coding) 단일 반송파 시스템에서 향상된 채널 성능을 위한 가중된 블록 적응형 주파수 영역 채널 추정기를 제안한다. 제안된 채널 추정기 구조는 필터 입력 신호에 대해 STBC로 구성된 블록을 형성하며, 이후 형성된 입력 블록에 대해 사후 오차 (a posteriori error)를 이용하는 가중된 LS (least-square) 규준을 적용하여 알고리즘을 유도한다. 또한 정적 채널에서 steady-state EMSE (excess mean-square error) 분석을 통해 블록 길이가 늘어남에 따라 EMSE를 분석한다. 전산 모의실험에서는 시변 TU (typical urban) 채널에서 블록 길이를 증가시킬수록 제안한 채널 추정기는 기존 NLMS와 RLS 채널 추정기들 보다 우수한 성능을 나타냄을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 스칼라 인수 ${\alpha}1,\;{\alpha}2$를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 분석한다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 고유치가 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, sign 알고리즘, 기존의 LSM 알고리즘, LFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조건도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 채널 등화기를 이용하여 QFG 알고리즘의 성능 특성을 보여준다. QFG 알고리즘이 부드러운(smooth) 수렴특성을 가지기 때문에 버스트 오차(error bursting)가 문제가 되는 경우에 유용하다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제4권1호
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pp.1-7
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2004
In this paper the Individual tap - Least Mean Square(IT-LMS) algorithm is applied to the adaptive multipath channel equalization using hybrid-type Genetic Algorithm(GA) for achieving lower minimum Mean Squared Error(MSE). Owing to the global search performance of GA, LMS-type equalizers combined with it have shown preferable performance in both global and local search but those still have unsatisfying minimum MSE performance. In order to lower the minimum MSE we investigated excess MSE of IT-LMS algorithm and applied it to the hybrid GA equalizer. The high convergence rate and lower minimum MSE of the proposed system give us reason to expect that it will perform well in practical multi-path channel equalization systems.
LMS알고리즘은 강인성, 높은 추성, 구현의 단순성 때문에 많이 사용되고 있지만, 비균일적 수렴과 EMSE사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해 가변 스텝 사이즈 알고리즘 방식이 사용되는데, 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서 제안하는 IGC 알고리즘은 원 신호와 잡음신호의 순시이득값을 사용함으로서, 계산량을 줄이고, 주위 환경변화에도 안정적으로 적용할 수 있다. 실시간 처리를 위하여 IGC 알고리즘에서 log함수를 제거하여, 실제로 자동차 소음제거기에 적용하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다. 그리고 Labview FPGA 구현을 하여, 기존의 다른 알고리즘과 비교하여 효율적이라는 것을 입증하였다.
본 연구는 소음전파에 대한 옥외실험과 축적 음향모형실험에 의해서 지표면에 의한 초과감쇠 특징을 밝힌 것으로써, 옥외실험에 의한 소음전파감쇠는 음향출력이 큰 소형엔진을 사용하여, 거리감쇠로부터 산출한 실측의 초과감쇠와 Log(D/(Hs+Hr))의 관계를 확인했다. 그 결과 소음전파감쇠는 풍향, 주파수에 따라 다르며 직선회귀 된다는 것을 알 수 있었다. 그리고, 지표면상의 초과감쇠치는 통기저항을 이용해서 Log(D/Hs+Hr))을 파라미터로써 구할 수 있었고, 가장 적당한 통기저항$\sigma$는 실측의 초과감쇠치와 임의의 $\sigma$에 대한 $L=-20Log\mid1+(r_1/r_2)Qexp(ik, \bigtriangleup r)\mid$ 식의 평균자승 오차가 가장 적어질 때 결정된다. 모형의 지표로써 축척 1/40의 모형실험으로, 큰 무향실내에서 거리감쇠의 측정을 한 결과, 실측치와의 대응이 충분하다는 것을 확인했다.
다양한 신호처리 및 통신환경에서 적응신호처리는 매우 중요하다. 적응신호처리 방식 중에서 least mean square(LMS) 알고리즘은 단순하면서도 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝을 가변하므로 빠른 수렴속도와 작은 초과자승오차를 얻을 수 있는 방식이다. 성능향상을 위하여 다양한 가변스텝 LMS 알고리즘이 연구되어 왔다. 하지만 성능향상을 위하여 가변스텝 LMS 알고리즘의 계산 복잡도는 일부 방식에서는 크게 높아지게 되었다. 계산 복잡도가 낮은 고정스텝 LMS 알고리즘과 빠른 수렴속도의 가변스텝 LMS 알고리즘의 장점을 같이 가질 수 있는 간헐적 스텝 갱신 알고리즘을 제안한다. 간헐적으로 스텝 갱신을 할 때 피보나치 수열을 사용하여 스텝 갱신 횟수를 상당히 낮추면서도 가변스텝 LMS 알고리즘의 성능을 유지할 수 있었다. 적응 등화기에 제안한 가변스텝 LMS 알고리즘을 적용하여 그 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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