• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.69-72
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• 2002

In this paper, adaptive minimum mean-squared error (MMSE) multiuser detector combined with decision-feedback detector (DFD) is considered fur near-far resistant DS-CDMA system. To provide a reliable input to the adaptive MMSE detector, multiple-access interference (MAI) is regenerated using bit estimates from DFD and subtracted from the received signal. In the adaptive MMSE detector, the effect of the imperfect cancellation is compensated by a least mean square (LMS) algorithm. Through the numerical results, it is shown that, in a near-far situation, the proposed scheme provides superior performance to the matched filter (MF) receiver, adaptive MMSE detector, and DFD in terms of the bit error rate (BER).

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.3-8
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• 2016

자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.22-30
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• 1995

본 논문은 입력 신호가 복수 정현파(multiple sinusoids) 신호로 구성되고 측정 잡음이 가우시안일 때 최소평균사승(least mean fourth : LMF) 알고리듬의 수렴 특성을 새로운 해석 기법을 적용하여 이론적으로 분석하였다. LMF알고리듬은 오차 신호의 4승을 비용 함수(cost function)로 하여 gradient-descent 방법으로 구한 적응 알고리듬인데 기존 Walach 와 Widrow의 수렴 특성 분석에서는 이루어지지 않았던 계수 추정 오차에 대한 2차 모멘트의 과도기 상태 수렴 특성을 본 논문에서 새로이 제시하였다. 결론적으로 가우시안 측정 잡음의 분산과 수렴 상수의 크기에 따라 서로 다른 수렴 특성을 나타냄을 알 수 있었다. 이러한 결과는 기존 Walach 와 Widrow의 분석 기법으로서는 알 수가 없었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1330-1336
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• 2004

본 논문에서는 동영상 부호화 기의 성능을 개선하기 위한 최소 자송 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘을 제안 하고자 한다. 적응 움직임 벡터 예측 방식은 동영상 움직임 벡터의 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특정지어 진다는 것을 바탕으로 최소 자승(Least Squared) 기반의 선형 움직임의 계수들을 통계적 특성에 따라 최적화하는 방식이지만 상기 방식은 애우 높은 계산 량을 요구하는 단정을 지니고 있다. 본 논문에서는 공간적인 움직임 변화 방향성을 가지는 최소 자승 최적화를 기반으로 움직임 예측기의 계수를 적응적으로 조절하여 움직임 예측 오류뿐만 아니라 계산 량도 감소시키는 방식에 대해 기술한다. 실험을 통해 제안된 방식의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권1호
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• pp.114-122
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• 2009

An adaptive Kalman filter is designed as a post-navigation filter to improve the accuracy of GPS receiver's navigation performance in high dynamic environments. Not only the adaptive Kalman filter reduces the large noise error of navigation data which is obtained by least square method, but also the filter is not degraded as normal Kalman filter in high acceleration movements because the system noise is estimated. Also an initialization structure of the filter is desisted in consideration for irregular output condition of navigation data by least squared method such as reacquisition status in GPS receiver. The filter performance is verified by GPS simulator which has the simulation capability of high velocity and acceleration. Finally, a vehicle test including DGPS is executed to conform the real improvement of that filter performance. This filter can be applied to various data measurement systems to improve accuracy in high dynamic conditions besides GPS receiver.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.723-731
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• 2009

본 논문에서는 3차원 라우드스피커 어레이를 이용하여 다수의 청취자에게 동일하게 실감 있는 음장을 제공하기 위한 음장 재현 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어하고자 하는 3차원 공간 영역을 정의하고, 정의된 영역에서 원음장과 라우드스피커 어레이를 이용하여 재현되는 음장간의 자승오차가 최소가 되도록 라우드스피커 구동신호를 제어하는데 기초한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 40개의 라우드스피커를 이용한 구형 3차원 어레이를 구성하였으며, 이를 이용한 실험결과와 고찰결과를 제시한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권1E호
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• pp.56-64
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• 1995

최소평균사승 적응알고리즘은 추정오차의 평균사승값을 최소화하는 추정경도방법 가운데 하나이다. 알고리즘의 잠재적인 여러 장점에도 불구하고, 이 알고리즘은 현재 기존의 최소평균자승 알고리즘 보다 실제 적게 주목받고 있다. 그 이유는 최소평균사승 알고리즘의 수렴특성에 관한 통계적 분석이 최소평균자승 알고리즘에 비해 매우 어렵고, 따라서 아직 알고리즘에 대해 모르는 분분이 많이 때문으로 보인다. 본 논문에서는 적응필터의 입력신호가 평균이 영이고 시불변 가우시안 랜덤신호일 경우 최소평균사승 적응알고리즘의 통계적인 수렴특성에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 시스템인지 모드에서 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 관계식을 유도하였다. 그리고 알고리즘의 평균특성이 수렴하기 위한 조건을 찾았는데, 여기서 최소평균사승 적응알고리즘의 수렴특성이 초기치의 선택에 크게 좌우됨을 알 수 있었다. 또한 최소 평균사승 알고리즘의 성능을 기존의 최소평균자승 알고리즘과 실험적으로 비교하였고, 두개의 알고리즘이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖을 때 최소평균사승 알고리즘이 치소평균자승 알고리즘에 비해 매우 빠른 수렴속도를 갖을수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1059-1066
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• 2011

This paper makes a close inquiry into ill-conditioning that may be occurred in wireless localization of the sensor nodes based on network signals in the wireless sensor network and provides the clue for solving the problem. In order to estimate the location of a node based on the range information calculated using the signal propagation time, LS (Least Squares) method is usually used. The LS method estimates the solution that makes the squared estimation error minimal. When a nonlinear function is used for the wireless localization, ILS (Iterative Least Squares) method is used. The ILS method process the LS method iteratively after linearizing the nonlinear function at the initial nominal point. This method, however, has a problem that the final solution may converge into a LM (Local Minimum) instead of a GM (Global Minimum) according to the deployment of the fixed nodes and the initial nominal point. The conditions that cause the problem are explained and an adaptive method is presented to solve it, in this paper. It can be expected that the stable location solution can be provided in implementation of the wireless localization methods based on the results of this paper.

• 경영과학
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• 제11권2호
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• pp.133-146
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• 1994

This study compares the performance of neural networks and ordinary least squares regression with quality-control processes. We examine the applicability of neural networks because they do not require any assumptions regarding either the functional from of the underlying process or the distribution of errors. The coefficient of determination($R^2$), mean absolute deviation(MAD), and the mean squared error(MSE) metrics indicate that neural networks are a viable and can be a superior technique. We also demonstrate that an assessment of the magnitude of the neural notwork input layer cumulative weights can be used to determine the relative importance of predictor variables.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권4호
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• pp.437-445
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• 2009

In this paper, we present the performance of the LOB(line of bearing) - based emitter localization algorithm. The linear LSE(least-squared error) algorithm, nonlinear LSE algorithm and Stansfield algorithm are considered. In addition, we focus on the performance improvement of the weighted estimation compared with the unweighted estimation. Each estimation algorithm is briefly introduced, and the performance of the algorithm is illustrated using the numerical results.