As a technical method for controlling chaotic dynamics, this paper presents a predictive control for chaotic systems based on radial basis function networks(RBFNs). To control the chaotic systems, we employ an on-line identification unit and a nonlinear feedback controller, where the RBFN identifier is based on a suitable NARMA real-time modeling method and the controller is predictive control scheme. In our design method, the identifier and controller are most conveniently implemented using a gradient-descent procedure that represents a generalization of the least mean square(LMS) algorithm. Also, we introduce a projection matrix to determine the control input, which decreases the control performance function very rapidly. And the effectiveness and feasibility of the proposed control method is demonstrated with application to the continuous-time and discrete-time chaotic nonlinear system.
이전까지 많은 연구자들은 적응 신호처리(Adaptive Signal Process)를 이용한 잡음 제거 방법을 연구해 왔다. 그러나, 최근 발전하고 있는 멀티콥터는 프로펠러 모터의 RPM(Revolution Per Minute)이 실시간으로 변하기 때문에 적응 신호처리를 이용하여도 깔끔한 결과를 얻어 내기가 어렵다는 한계가 존재한다. 또한, 특정 주파수를 기준으로 형성되는 고조파(Harmonics)는 적응 알고리즘인 (N)LMS 를 이용한 예측에서 오차를 발생시키는 문제를 발생시킨다. 따라서, 본 논문에서는 멀티콥터를 이용한 음향 취득에 대한 소음 저감 방법으로 회전 속도계(Tachometer), 콤 필터(Comb Filter), NLMS 알고리즘(Normalized Least Mean Square Algorithm)을 이용한 방법을 제안한다.
본 연구에서는 능동소음제어(ANC, Active Noise Control) 기술을 이용하여 공동주택의 층간소음을 저감시키는 시뮬레이션 기반 연구를 수행하였다. ANC의 층간소음 저감 활용 가능성을 검토하기 위하여 층간소음시험시설에서 가속도계와 소음 수집용 마이크로폰을 설치하여 임팩트볼 낙하에 의한 소음진동을 측정하여 Fx-LMS 알고리즘 기반의 능동소음제어 시뮬레이션을 수행하였다. 이 과정에서 적응제어 수렴계수 등의 최적 시뮬레이션 조건을 도출한 후 가속도계와 스피커 수량을 변수로 하는 수치 시뮬레이션을 통해 소음저감효과를 분석하여 제한된 조건에서 층간소음을 저감시킬 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 간단한 구조, 적은 계산량과 안정된 빠른 수렴속도를 가진 RBF (Radial Basis Function) 신경회로망을 이용한 이중 임계값 방식의 음성구간 검출기 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 확인하였다. 음성압축기에 사용되는 CELP (Code-Excited Linear Prediction) 파라미터들을 신경회로망 입력으로 하여 잡음에 강하게 반응하게 하였고, 음성구간 검출기의 성능향상을 위해 음성구간과 침묵구간에서 다른 임계값을 사용하는 이중 임계값 방식을 적용하였다. 실험 결과 이중 임계값을 이용한 RBF 신경망 음성구간 검출기는 G.729 Annex B 음성구간 검출기 보다 우수한 성능을 보였고, 기존의 MLP (Multi Layer Perceptron) 신경회로망을 이용한 음성구간 검출기와 비교하여 음성구간에서는 비슷한 성능을 보였으나 침묵구간에서 25% 정도의 성능향상을 보였다.
입력신호의 상관도가 높은 신호처리 응용에서 부밴드 인접투사(Subband Affine Projection: SAP) 알고리즘과 스텝사이즈 조정은 LMS형(Least Mean Square-type) 알고리즘이 갖는 느린 수렴속도와 큰 정상상태오차를 개선할 수 있는 좋은 해결책이다. 본 논문은 가변 스텝사이즈를 사용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 구조의 인접투사 알고리즘과 스텝사이즈 조정을 결합함으로써 적은 계산량으로 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 높은 상관도를 갖는 입력신호에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
본 논문에서는 케이블 모뎀을 위한 DFE(Decision Feedback Equalizer) 구조의 blind 등화기를 설계하였다. 변복조 방식은 64/256 QAM이며 채널 적응 알고리즘으로는 제안한 MMA(Multi-Modulus Algorithm)와 LMS (Least Mean Square) 알고리즘을 같이 사용하였다. MMA 알고리즘과 DFE 구조를 가진 등화기는 본 논문에서 처음 제안한다. 기존의 MMA 등화기는 두 개의 FIR 필터를 사용하여 두 개의 탭 계수를 갱신하였으나, 본 논문에서 제안하는 MMA 알고리즘은 하나의 탭 계수 갱신만으로 채널 등화가 가능하도록 제안하였으며, DFE 구조에 적용하여 두 개의 DFE 필터를 사용하여 채널 적응 능력을 높히고 탭 수를 줄였다. 0.35 $\mu\textrm{m}$ standard cell library를 이용하여 ASIC 칩을 설계하였다. 설계한 등화기는 약 16만개의 게이트 수와 8 MHz의 동작속도를 보였으며 데이터 전송 속도는 64Mbps까지 지원한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.172-185
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2019
In this paper, we investigate the performance of the diffusion adaptation strategies for parameter estimation in wireless adaptive networks, where the nodes exchange information over noisy and fading wireless channels. This paper shows the differences between the effect of Rayleigh and Rician fading over wireless adaptive networks and proves that the Rician fading is a more practical model in such kinds of networks. Simulation results imply that the effect of Rayleigh fading is more degrading for the estimation process than Rician fading. Also, the simulation results show the performance of adapt then combine (ATC) diffusion algorithm is better than the combine then adapt (CTA) algorithm by merely considering noise in wireless channels. While the performance of CTA prevails ATC over the wireless adaptive network in the presence of noise plus channel fading.
Magneto-cardiogram(MCG) signals may be highly distorted by the environmental noise, such as power-line interference, broadband white noise, surrounding magnetic noise, and baseline wondering. Several kinds of digital filters and noise cancellation methods have been designed and realized by many researchers, but these methods gave some problems that the original signal may be distorted by digital filter due to the wideband characteristics of background noise. To eliminate noise effectively without distortion of MCG signals, we performed multi-level frequency decomposition using wavelet packets and local adaptive noise cancellation in each local frequency range. In addition to the proposed wavelet filter to eliminate these various non-stationary noise elements, the local adaptive filter using the least mean square(LMS) algorithm and the soft threshold do-noising method are introduced in this paper. The signal to noise ratio(SNR) and the reconstruction square error(RSE) are calculated to evaluate the performance of the proposed method and compared with the results of the conventional wavelet filter and adaptive filter. The experimental results show that the proposed local adaptive filtering method is better than the conventional methods.
GSC(generalized sidelobe conceller)들은 어레이 레이다에서 간섭신호를 제거하기 위하여 이용된다. GSC들 중에서 주파수영역 GSC들은 주파수영역 LMS(least mean square) 알고리즘으로 간섭신호간 상관성을 제거함으로써 시간영역 GSC들보다 빠른 수렴특성을 가진다. 그러나 기존의 주파수영역 GSC의 장점을 충분히 이용하지 못했다. 본 논문은 일정오경보율(constant false-alarm rate: CFAR) 검출기에 근거하여 가중치를 갱신할 빈을 결정하는 새로운 주파수영역 GSC를 제안한다. 본 방법은 간섭신호가 존재해서 전력이 큰 주파수 빈에 대해서만 가중치를 갱신한다. 새로운 GSC는 컴퓨터 모의실험에서 기존의 GSC를 보다 100 반복주기 이상 수렴속도와 5 dB 이상의 출력 신호대 잡음비(singnal-to-noise ratio; SNR)를 개선하였고, 갱신 가중치의 수도 현저히 줄어듬을 확인하였다.
본 논문은 이동 통신 시스템에서 서비스 품질을 개선하고 기지국의 서비스 영역을 확장하기 위한 중계기 시스템 중 기존 RF 중계기가 가지고 있는 간섭 및 궤환 신호를 제거하기 위해 간섭 제거기를 적용한 디지털 RF 시스템에 관한 연구를 수행하였다. RF(Radio Frequency) 중계기에 DSP(Digital Signal Processing)와 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용한 디지털 엔진을 탑재하여 간섭 및 궤환 신호를 제거하는 새로운 방식의 무선 중계기를 제안하였다. DSP와 FPGA로 이루어진 디지털 ICS(Interference Cancellation System) 엔진은 RF 회로와 일체형으로 설계되었으며, 디지털 플랫폼을 통해 하드웨어를 개발한 뒤 최적에 중계기 시스템에 적용하기 위해 일체형으로 설계 및 제작하였다. 논문에 적용된 간섭 및 궤환 신호 제거 기법으로는 LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 적용한 적응형 IF(Intermediate Frequency) 방식을 적용하였으며, 개선된 수렴 속도와 성능을 가지게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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