• Journal of Communications and Networks
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• 제9권1호
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• pp.18-27
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• 2007

The conventional normalized least mean square (NLMS) algorithm is the most widely used for adaptive identification within a non-stationary input context. The convergence of the NLMS algorithm is independent of environmental changes. However, its steady state performance is impaired during input sequences with low dynamics. In this paper, we propose a new NLMS algorithm which is, in the steady state, insensitive to the time variations of the input dynamics. The square soot (SR)-NLMS algorithm is based on a normalization of the LMS adaptive filter input by the Euclidean norm of the tap-input. The tap-input power of the SR-NLMS adaptive filter is then equal to one even during sequences with low dynamics. Therefore, the amplification of the observation noise power by the tap-input power is cancelled in the misadjustment time evolution. The harmful effect of the low dynamics input sequences, on the steady state performance of the LMS adaptive filter are then reduced. In addition, the square root normalized input is more stationary than the base input. Therefore, the robustness of LMS adaptive filter with respect to the input non stationarity is enhanced. A performance analysis of the first- and the second-order statistic behavior of the proposed SR-NLMS adaptive filter is carried out. In particular, an analytical expression of the step size ensuring stability and mean convergence is derived. In addition, the results of an experimental study demonstrating the good performance of the SR-NLMS algorithm are given. A comparison of these results with those obtained from a standard NLMS algorithm, is performed. It is shown that, within a non-stationary input context, the SR-NLMS algorithm exhibits better performance than the NLMS algorithm.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.159-162
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• 2010

This paper presents a new Kurtosis driven Variable Step-Size Normalized Least Mean Square (KVSSN-LMS) algorithm to prevent repeater from oscillation due to feedback signal of radio frequency (RF) repeater. To get better Mean Square Error (MSE) performance, step-size is adjusted using the kurtosis. The proposed algorithm shows the better performance of steady state MSE. The proposed algorithm shows a better ERLE performance than that of KVSS-LMS, VSS-NLMS, NLMS algorithms.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11C호
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• pp.1127-1133
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• 2007

제안된 알고리즘은 QR 형태의 LMS 알고리즘이 입력의 분산에 비례하게 되어있어 입력의 분산을 평균적인 측면에서 입력의 분산을 정규화하는 알고리즘중 하나이다. 본 논문에는 정규화 알고리즘의 수렴 특정 분석이 되어있다. 제안한 알고리즘의 성능분석을 위하여 간단한 FIR 시스템의 시스템 식별을 수행하였다. 이때 성능 비교에 참여한 알고리즘은 LMS, NLMS(normalized least mean square) 알고리즘이다. 그 결과 제안한 알고리즘은 NLMS 알고리즘과 매우 유사한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제35권4호
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• pp.280-287
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• 2016

본 논문에서는 다채널 능동 소음 제어를 위한 적응 필터에 적용할 수 있는 정규화된 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 단일 채널 능동 소음 제어를 위한 FxLMS 알고리즘의 경우는 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘과 같은 방식으로 정규화할 수 있는 반면, 다채널 능동 소음 제어의 경우에는 단일 채널 방식의 정규화 알고리즘을 그대로 적용할 수 없다. 먼저, 최소 교란 원리에 근거한 일반화된 정규화 알고리즘을 이용하여, 역행렬 연산을 피하기 위하여 대각 성분만을 고려한 정규화 알고리즘을 제안하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 정규화되지 않은 기존의 알고리즘들과 비교하였다. 제안된 알고리즘이 정규화되지 않은 기존의 알고리즘에 비하여 비정상 환경에서 우수한 성능을 가진다는 것을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4C호
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• pp.305-311
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• 2008

본 논문에서는 실시간 자동차 환경에서 VSSNLMS(variable step size normalized least mean square)를 이용하여 적응 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기본적인 ANC(adaptive noise canceller)알고리즘인 LMS알고리즘은 알고리즘의 간단성 때문에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 LMS알고리즘은 수렴율과 실시간 환경에서의 정확성 사이에서 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 풀기 위해, 비정장성 환경에서 잡음제거를 위해 VSSLMS알고리즘이 사용된다. 본 논문에서 실시간 데이터 입력 시스템을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써, VSSLMS알고리즘이 LMS알고리즘에 비해 수렴율과 정확성 이 모두에 더 효율적이라는 것을 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2995-2997
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• 2005

통신망에서 최적 적응 반향제거기(Echo Canceller; EC)는 반향성분이 길게 존재하는 환경에서도 실시간으로 동작할 수 있도록 알고리즘이 간결하여야 하며, 시간에 따라 빠르게 변하는 동특성의 반향경로에서도 동작을 보장할 수 있도록 빠른 수렴특성을 갖아야 한다. 또한, 전화망에서 수십 [ms] 이상의 지연이 발생 할 경우에도 반향제거 성능이 우수해야 한다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키기 위해 오차의 크기에 따라 수렴속도를 가변시키는 오차적응 NLMS(Error-Adaptive NLMS) 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 일반적으로 사용되는 LMS(Least Mean Square) 알고리즘과 이를 개선한 NLMS(Normalized LMS) 알고리즘과 성능을 비교하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.293-298
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• 2011

본 논문에서 광대역 코드분할 다중접속 무선 중계기에서 간섭제거를 위한 새로운 CMF(Constant Modulus Fourth) 알고리즘을 제안한다. CMF 알고리즘은 고정 계수 알고리즘인 CMA(Constant Modulus Algorithm)를 수정한 것으로서, 스텝 사이즈를 적절하게 조절함에 따라 개선된 성능을 보이게 된다. 제안된 CMF 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.35인 경우 수렴상태에서 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 4 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로하면 LMS(Least Mean Square)와 NLMS(Normalized Least Mean Square)보다 반복회수가 400~1100번 정도 줄어든다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1274-1285
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• 1991

이 논문에서는 극이 하나 있는 저역 여파기를 쓰는 정규화된 LMS 앨고리즘의 통계학적 수렴을 분석하였다. 이 앨고리즘에서 저역 여파기는 출력이 입력 신호전력의 추정 값에 가깝도록 순환적으로 조정하는 데에 쓰인다. 또한 이때 얻은 입력신호 전력 추정값은 수렴 매개변수를 정규화하는데에 쓰인다. 적응여파기 입력값들이 독립이고 평균이 0이며 넓은 뜻에서 정상인 가우시안 확률과정이라는 가정아래에서 여파기 계수의 평균, 제곱 평균과 제곱 평균 추정오차의 성격을 나타내는식을 얻었다. 평균과 제곱 평균수렴에 필요한 조건을 살펴보았으며 정규화된 LMS 앨고리즘의 성능과 LMS 앨고리즘의 성능을 견주어 보았다. 해석적 방법과 경험적 방법이 매우 잘 들어 맞는다는 것을 보여주는 실험결과도 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.37-41
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• 2002

본 논문에서는 실내 잔향곡선의 초기감쇠시간을 복수 채널을 사용하여 단축시켰다. 실내에서 수음된 음성신호는 MINT(Multiple - input / output INverse Theorem)에 기초하여 풀밴드와 서브밴드로 역필터링하였으며, 복수 채널의 적응필터는 LMS(least Mean Square)와 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 사용하였다. 실험결과 잔향곡선에서 -20 dB까지 감소하는데 걸리는 시간이 2개의 마이크로폰을 사용하였을 때 풀밴드 NLMS에서 약 1/3로 단축됨을 확인하였다. 실제 음장의 전달함수를 사용한 주관평가에서는 80%의 청취자가 MINT에 의해 초기감쇠시간이 단축된 음성의 명료도가 향상되었다고 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권7C호
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• pp.562-568
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• 2008

본 논문에서는 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL(Tapped Delay Line) 필터의 계수를 구하는 방법과 등가의 Wiener-Hopf 방식의 해를 구하는 방법 중 정규화 알고리즘 두 가지를 제안한다. 이론적 해석에서 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘이 입력의 파워의 합으로 정규화 하는 것에 비해 제안한 정규화 알고리즘들은 고유값들의 합으로 정규화 한다. 컴퓨터 모의실험에서 두 개의 pole이 단위원 밖의 근접한 위치를 가지는 불안정한 환경에서 시스템 식별을 수행하였다. 결과적으로, 제안한 두 개의 알고리즘은 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL 필터의 계수를 회귀적으로 구할 수 있었고 기존의 NLMS 알고리즘에 비하여 우수한 수렴 성능을 나타냄을 알 수 있었다.