본 논문에서는 이동 수신 및 다중경로 환경에서의 ATSC(advanced television system committee) DTV(digital television) 수신기의 성능개선을 위한 적응 하이브리드 빔형성기를 제안한다. ATSC DTV 수신기는 이동 수신 환경에서 동적 다중 경로와 도플러 천이로 인하여 수신 성능이 심각하게 열화 된다. 본 논문에서는 입사각 추정 기반의 Capon 빔형성 기법과 훈련열기반의 LMS(lease mean square) 빔형성 알고리듬을 혼합한 CLMS (Capon and LMS) 빔형성 기법을 제안한다. 제안된 CLMS 빔형성 기법은 동적 다중경로 신호를 효율적으로 제거하고, 수신기의 이동 수신시 도플러 천이에 의해서 발생되는 위상 왜곡에 대한 보상이 가능하다. CLMS 빔형성기와 직렬 연결된 등화기는 어레이 출력의 잔존하는 다중경로 간섭신호들을 효율적으로 제거해줌으로써 좀더 향상된 수신 성능을 보장할 수 있다. 모의 실험을 통하여 CLMS 빔형성 기법과 기존의 빔형성 기법 및 등화기 결합 시스템의 성능을 분석한다.
In this paper, we present a trellis-based blind channel estimation and equalization technique coupling two kinds of adaptive Viterbi algorithms. First, the initial blind channel estimation is accomplished by incorporating the list parallel Viterbi algorithm with the least mean square (LMS) updating approach. In this operation, multiple trellis mappings are preserved simultaneously and ranked in terms of path metrics. Equivalently, multiple channel estimates are maintained and updated once a single symbol is received. Second, the best channel estimate from the above operation will be adopted to set up the whole trellis. The conventional adaptive Viterbi algorithm is then applied to detect the signal and further update the channel estimate alternately. A small delay is introduced for the symbol detection and the decision feedback to smooth the noise impact. An automatic switch between the above two operations is also proposed by exploiting the evolution of path metrics and the linear constraint inherent in the trellis mapping. Simulation has shown an overall excellent performance of the proposed scheme in terms of mean square error (MSE) for channel estimation, robustness to the initial channel guess, computational complexity, and channel equalization.
고속 이동통신 시스템의 핵심 기술인 다중입력 다중출력(MIMO; Multi-Input Multi-Output) 직교주파수분할(OFDM ; Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술은 신뢰성 있는 데이터 수신을 위하여 낮은 추정 오차와 복잡도를 가지는 효과적인 채널추정 기법을 필요로 한다. 본 논문은 MIMO-OFDM 통신시스템에서 주로 사용되어 왔던 LS(Least Square)와 같은 기존의 채널추정 방식에 비해 낮은 채널추정 오차를 가지면서, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기반의 채널추정 방식과는 유사한 추정 오차를 가지고 복잡도는 MMSE보다 월등히 낮은 채널추정 기법과 이를 위한 프리앰블(preamble) 파일럿 구조를 제안한다. 제안된 방식은 시간영역에서 LMS (Least Mean Square) 적응 알고리즘을 기반으로 채널을 추정하고, 추정된 채널벡터는 FFT(Fast Fourier Transform)를 거쳐 검파기로 보내진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 MIMO-OFDM 채널추정 방식의 성능을 확인한다.
본 논문은 유럽의 디지털 방송 규격인 DVB(Digital Video Broadcast)의 업 링크 채널 규격인 DVB-RCS에서 사용되는 터보부호의 특성을 이용하여 반송파의 위상을 추정하는 기법을 제안한다. 위상 추정기는 위치에 따라 크게 외부 단일 추정기와 내부 복수 추정기로 나누었고, 외부 추정 방식은 ML(Maximum Likelihood)과 LMS(Least Mean Square)을 이용하였으며 복수 추정기의 경우에는 LMS(Least Mean Square)와 PSP(Per Survivor Processing)방식 적용하였다. 단일 추정기의 경우 3가지 다른 APP(A Posteriori Probability)알고리즘의 성능을 비교하였으며 단일 추정기와 복수 추정기사이의 성능을 AWGN채널에서 위상오차와 위상잡음(Winner process)이 더해진 모델에서 비교하였다. 복수 추정기의 경우 향상된 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 Forward-Backward(Bi-directional)방식의 채널추정기법이고 둘째는 Forward 채널추정 값과 Backward 채널추정 값의 차이의 정보를 이용하는 Binding기법이다.
Solar photovoltaic (PV) system shows a non-linear current (I) -voltage (V) characteristics, which depends on the surrounding environment factors, such as irradiance, temperature, and the wind. Solar PV system, with current (I) - voltage (V) and power (P) - Voltage (V) characteristics, specifies a unique operating point at where the possible maximum power point (MPP) is delivered. At the MPP, the PV array operates at maximum power efficiency. In order to continuously harvest maximum power at any point of time from solar PV modules, a good MPPT algorithms need to be employed. Currently, due to its simplicity and easy implementation, Perturb and Observe (P&O) algorithms are the most commonly used MPPT control method in the PV systems but it has a drawback at suddenly varying environment situations, due to constant step size. In this paper, to overcome the difficulties of the fast changing environment and suddenly changing the power of PV array due to constant step size in the P&O algorithm, least mean Square (LMS) methods is proposed together with P&O MPPT algorithm which is superior to traditional P&O MPPT. PV output power is predicted using LMS method to improve the tracking speed and deduce the possibility of misjudgment of increasing and decreasing the PV output. Simulation results shows that the proposed MPPT technique can track the MPP accurately as well as its dynamic response is very fast in response to the change of environmental parameters in comparison with the conventional P&O MPPT algorithm, and improves system performance.
본 논문에서는 4S (Ship to Ship, Ship to Shore) 해상통신을 위해 다른 채널 조건 하에서 기존의 채널 추정 기법을 비교하였다. 일반적으로 수신 신호는 다중경로나 부호 간 간섭에 의해 손상을 받게 된다. 시간 변화 다중 페이딩 채널의 추정은 수신기에서 어려운 작업이며, 적절한 채널 추정 필터를 사용함으로써 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 모의실험은 MATLAB을 사용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise), Rician, Rayleigh 채널에서 채널 추정 알고리즘으로 주로 사용되어지는 LMS (Least Mean Square)와 RLS (Recursive Least-Squares) 알고리즘을 비교 하였다.
Frequency-division duplex (FDD) massive multiple-input multiple-output (MIMO) 시스템에서 하향 링크 채널 추정의 계산 복잡도는 기지국의 안테나 개수와 비례한다. 그러므로 이러한 시스템에서의 효율적인 채널 추정 방식이 연구 될 필요가 있다. 본 논문에서는 채널이 시간적, 공간적 상관관계를 가지는 모델에서 Kalman 필터와 least mean square (LMS) 등과 같은 적응 신호처리 기법을 이용한 채널 추정 방식을 제안한다.
Many of the active noise control system utilize a form of the least mean square(LMS) algorithm. This paper discusses the dependence of the convergence rate on the acoustic error path in the popular algorithm which is conventional "filtered-x LMS" and introduces new algorithm "constrained filtered-x LMS". The proposed method increase the convergence region regardless of the time-delay in the acoustic error path. In the algorithms, coefficients of the controller are adapted using the residuals of constrained structure which are defined in such a way that the control process become stationary. Advantages of constrained filtered-x LMS algorithm is illustrated by convergence analysis in the mean sense.
This paper presents the active control of flexible beam vibration. The beam was excited by a steady-state point force by mini shaker and the control was performed by mini shaker. To perform active control, least-mean-square (LMS) algorithm was used because it can easily obtain the complex transfer function in real-time. So an adaptive controller based on Filtered-X LMS algorithm was used and the controller was defined by minimizing the square of the response at a location of error sensor. In order to fine out performance tendency, input amplitude was changed in several cases and active vibration control was performed.
본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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