본 논문에서는 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 단일 센서 기반의 능동 반향음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 먼저 단일 센서 입력 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하고, 분리된 신호들을 사용하여 반향음과 반대 위상을 갖는 제어 신호를 생성한다. 제어 신호는 센서 위치에서 반향음과 중첩되어 반향음의 음압을 감소시킨다. 적절한 신호 분리를 위해 반향 음향 경로와 제어 음향 경로가 필요하며 이는 swept sine 신호를 이용해 측정한 음향 응답으로부터 사전에 구할 수 있다. 효용성을 검증하기 위해 DSP(Digital Signal Processing) 보드를 사용하여 제안된 알고리즘을 실시간으로 구현하였으며, 공기 중 음향 덕트 환경에서 1 kHz 버스트 신호에 대해 반향음이 11.6 dB 감소함을 확인 하였다.
A normalization approach to coefficient adaptation in the escalator(ESC) filter structure that conventionally employs least mean square(LMS) algorithm is introduced. Using Taylor's expansion of the local error signal, a normalized form of the ESC-LMS algorithm is derived. Compared with the computational complexity of the conventional ESC-LMS algorithm employs input power estimation for time-varying convergence coefficient using a single-pole low-pass filter, the computational complexity of the proposed method can be reduced by 50% without performance degradation.
적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)알고리즘이 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 가변 스텝사이즈 알고리즘들도 또 다른 적응인자를 사용하므로 알고리즘이 새로운 적응인자 값에 의해 성능이 좌우된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 오차 제곱의 기울기에 따라 적응인자 스스로 값을 조절하는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실수값을 갖는 월시-아다말(Walsh-Hadamard)변환을 사용하여 빠른 수렴을 얻도록 하였으며, 계산량을 감소시키기 위해 부분수정 알고리즘에 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
차세대 이동 멀티미디어 통신에서는 전송지연을 줄이고 버스트 시변채널의 시간변화를 제한하기 위해 버스트 전송이 많이 사용된다. 그러나 채널적응을 위한 훈련 심볼은 짧은 길이의 버스트 데이터에 대해 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 심볼에 대한 적응 등화기의 설계에 있어서 짧은 길이의 훈련 심볼과 빠른 수렴을 갖는 적응 알고리즘이 필요로 된다. 본 논문에서는 DMWT (discrete multi-wavelet transform)과 LMS(least mean square) adaptation 을 갖는 적응 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 복잡성의 증가를 최소화하면서도 현재의 transform-domain equalizer보다 빠른 수렴을 갖는다.
LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴속도를 높이게 되면 주위 환경이 급격하게 변하는 경우 발산하게 되고, 안정성을 높이게 되면 수렴속도가 떨어지는 수렴속도와 안정성 사이에 trade-off가 발생한다. 이러한 LMS 알고리즘의 단점을 개선하기 위해 VSSLMS(Variable Step Size LMS) 알고리즘이 개발되었다. VSSLMS 알고리즘은 에러 신호를 이용하여 스텝사이즈를 조절하여 수렴속도와 성능을 동시에 향상시킨다. 본 논문에서는 실시간 환경에서 적응잡음 제거기의 성능을 개선시키기 위해 I-VSSLMS(Instantaneous Signal to Noise Radio VSSLMS)을 제안한다. 제안한 I-VSSLMS을 TMS320C6713 DSP 보드를 이용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여, 실시간으로 시뮬레이션을 하였고, 각 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.
We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-tonoise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feedback block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).
Noise problem that occurs on the road is raising a lot of problems in the economic, social and environmental aspects. The active noise control (ANC) systems based on the filtered-X least mean square(FxLMS) algorithm have a problem with compensating the acoustic feedback of secondary route. However, newly proposed correlation-LMS(CLMS) and expanded CLMS algorithms have slightly much calculation and are minutely behind performance, these have a advantage not in measuring transfer function onerously so that we can easily adapt these in real time. The CLMS and expanded CLMS algorithm was developed to improve the real-time implementation performance under the variable input noise such as road noise environment. In this paper, we compared and analyzed their performance. From the results of the Matlab simulation for an ANC system, it is shown that expanded CLMS algorithms are more convergence speed and keep the desirable performance even in the input of road noise situation.
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.
In active noise control (ANC) systems, the convergence behavior of the conventional Filtered-X Least Mean Square (FXLMS) algorithm may be affected by nonlinear distortions in the secondary path (e.g., in the power amplifiers, loudspeakers, transducers, etc.), which may lead to degradation of the error-reduction performance of the ANC systems. In this paper, a stable FXLMS algorithm with fast convergence is proposed to compensate for undesirable nonlinear distortions in the secondary-path of ANC systems by employing the Volterra filtering approach. In particular, the proposed approach is based on the utilization of the conventional P-th order inverse approach to nonlinearity compensation in the secondary path of ANC systems. Finally, the simulation results showed that the proposed approach yields a better convergence behavior In the nonlinear ANC systems than the conventional FXLMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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