• 제목/요약/키워드: normalized least mean square algorithm

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능동 소음 제어를 위한 정규화된 다채널 FxLMS 알고리즘 (Multi-channel normalized FxLMS algorithm for active noise control)

  • 정익주
    • 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.

Kurtosis Driven Variable Step-Size Normalized Least Mean Square Algorithm for RF Repeater

  • Han, Yong-Sik;Yang, Woon-Geun
    • 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.

WCDMA 무선 중계기에서 CMF 알고리즘을 이용한 간섭 제거 방식 (Interference Cancellation Methods using the CMF(Constant Modulus Fourth) Algorithm for WCDMA RF Repeater)

  • 한용식;양운근
    • 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.

Complex Signed-Signed CMA 알고리즘을 이용한 간섭 제거 중계기 (Interference Cancellation System in Wireless Repeater Using Complex Signed Signed CMA Algorithm)

  • 한용식
    • 전기전자학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.145-150
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    • 2013
  • 본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기에서 간섭제거를 위한 새로운 CSS(Complex Signed-Signed) CMA(Constant Modulus Algorithm) 알고리즘을 제안한다. 중계기가 궤환 신호를 가질 때 CSS CMA 알고리즘은 궤환 경로로부터 간섭 신호를 제거하기 위한 디지털 신호 처리를 사용한 ICS 중계기에 대해 제안한다. 제안된 Complex Signed Signed CMA 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 하드웨어 복잡도와 성능이 개선된다. 제안된 Complex Signed Signed CMA 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.00043인 경우 수렴상태에서 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 4dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로 LMS(Least Mean Square)와 Signed LMS(Normalized Least Mean Square)보다 수렴회수가 1950 ~ 2150회 정도 줄어든다.

정규화된 D-QR-RLS 알고리즘의 특성 분석(II) (Characteristic Analysis of Normalized D-QR-RLS Algorithm (II))

  • 안봉만;황지원;조주필
    • 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.

A Square Root Normalized LMS Algorithm for Adaptive Identification with Non-Stationary Inputs

  • Alouane Monia Turki-Hadj
    • 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.

An improved sparsity-aware normalized least-mean-square scheme for underwater communication

  • Anand, Kumar;Prashant Kumar
    • ETRI Journal
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    • 제45권3호
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    • pp.379-393
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    • 2023
  • Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l1-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.

능동 소음 제어를 위한 적응 알고리즘들 비교 (Comparison of Adaptive Algorithms for Active Noise Control)

  • 이근상;박영철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.45-50
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    • 2015
  • 본 논문은 능동 소음 제어를 위한 적응 알고리즘들의 성능을 비교함으로써 효과적인 적응 알고리즘을 보인다. 일반적인 적응 알고리즘으로는 normalized least mean square (NLMS) 알고리즘이 있다. NLMS는 구조가 간단하고 수렴 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 하지만 상관도가 높은 신호에 대해서는 수렴 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 수렴 성능을 개선하기 위해 affine projection (AP) 알고리즘을 사용하고 있다. 하지만 연산량의 문제로 AP 알고리즘의 사용이 제한적이다. 이러한 사실을 바탕으로 협대역 소음 제어를 위한 능동 소음 제어 시스템에서 NLMS와 AP 알고리즘을 연산량과 수렴 성능을 비교함으로써 효과적인 알고리즘을 도출하였다. 실험을 통해 NLMS와 AP 알고리즘의 소음 제어 성능이 차이가 크게 발생하지 않는 것을 확인함으로써 NLMS가 AP 알고리즘에 비해 소음 제어에 효과적임을 확인하였다.

MINT법을 이용한 실내 잔향곡선의 초기감쇠시간 단축에 관한 연구 (A Study on the to Shorten of Early Decay Time in the Reverberation Curve Using MINT)

  • 차경환
    • 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.

MINT 필터링에 의한 스테레오 음향 반향 제거기의 성능 향상 (Performance Improvement of Stereo Acoustic Echo Canceller Using MINT Filtering)

  • 차경환
    • 한국음향학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.42-46
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    • 2002
  • 본 논문에서는 스테레오 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 전처리 방법의 반향 제거기를 제안한다. 제안한 반향 제거기는 MINT (Multiple input/output INverse Theorem) 필터링에 의해 실내 전달함수의 잔향이 저감되어진 입력을 사용함으로써 필터계수의 추정오차를 감소시켜 성능을 향상시킬 수 있었다. 실제의 스테레오 음성과 실제 음장의 전달함수를 사용한 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 NLMS (Normalized Least Mean Square)와 Projection 등의 적응 알고리즘 종류에 관계없이 ERLE가 3∼5 dB 향상됨을 확인하였다.