• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권2호
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• pp.54-61
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• 2000

본 논문은 레일레이 페이딩 채널 환경에서 IMT-2000 파일럿 심볼 구조의 W-CDMA 시스템 역방향 링크의 채널 추정에 관한 RLS 적응형 알고리즘 성능을 WMSA(K=1,3)와 Constant gain 방식의 성능과 비교 분석하였다. 본 논문의 모델은 IMT-2000 시스템 규격의 W-CDMA 채널 구조, 변조 및 파일럿 패턴을 이용하였다. 파일럿 심볼 위치의 채널추정은 RLS 적응형 알고리즘을 이용하고 데이터 심볼 위치의 채널 보상은 선형보간으로 수행하였다. RLS 적응형 알고리즘 성능은 저속 페이딩에서 WMSA(K=1,3) 성능과 유사하지만 Constant gain 알고리즘 성능보다는 약간 우수하다. 도플러 주파수 320㎐, BER=2.0×10/sup -2/에서 RLS 적응형 알고리즘 성능이 WMSA(K=1)과 Constant gain 성능에 비해 4㏈의 성능 우위를 보여주고 있으며, WMSA(K=3)의 성능과는 커다란 차이를 보여준다. 따라서 페이딩이 고속화 될수록 RLS 알고리즘 의 성능이 전반적으로 WMSA(K=1,3)와 Constant gain 알고리즘 성능보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.253-260
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• 2018

천해 환경에서의 수중 음향 통신 채널은 전형적으로 시변 다중 경로 페이딩 채널 특성을 나타낸다. 이러한 채널 전송을 통해 수신된 신호는 시간 지연 및 진폭의 중첩에 의해 심볼 간 간섭을 유발한다. 이를 보완하기 위해 여러 기술이 사용되었으며, 그 중 하나가 음향 등화기이다. 본 연구에서는 심볼 간 간섭을 보상하기 위해 feed-forward equalizer (FFE), decision direct equalizer (DDE), decision feedback equalizer (DFE) 및 DFE와 결합된 DDE의 4 종류의 등화기와 등화기의 계수를 조정하기 위해 normalized least mean square (NLMS) 알고리즘과 recursive least square (RLS) 알고리즘의 2 종류의 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 비선형 등화기에서는 신호 대 잡음비 6 dB 이상에서 상당한 성능 향상을 발견할 수 있었으며, DFE와 DDE의 조합은 어떤 경우에도 최고의 성능을 발휘하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2002년도 추계학술대회 논문집 Vol.15
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• pp.573-577
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• 2002

A new estimated neural networks are proposed in order to measure nonlinear road environments in realtime. This new neural networks is Error Estimated Neural Networks. The structure of it is similar to recurrent neural networks; a delayed output as the input and a delayed error between the output of plant and neural networks as a bias input. In addition, we compute the desired value of hidden layer by an optimal method instead of transfering desired values by backpropagation and each weights are updated by RLS(Recursive Least Square). Consequently, this neural networks are not sensitive to initial weights and a learning rate, and have a faster convergence rate than conventional neural networks. We can estimate nonlinear models in realtime by the proposed networks and control nonlinear models. To show the performance of this one, we control 7 degree simulation, this controller and driver were proved to be effective to drive a car in the environments of nonlinear road systems.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권1호
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• pp.138-149
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• 1994

This paper introduces a new monitoring technique which utilizes an adaptive signal processing for feature generation, coupled with a multilayered merual network for pattern recognition. The cutting force signal in face milling operation was modeled by a low order discrete autoregressive model, shere parameters were estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(recursive least square) method with discounted measurements. The influences of the adaptation algorithm parameters as well as some considerations for modeling on the estimation results are discussed. The sensitivity of the extimated model parameters to the tool state(new and worn tool)is presented, and the application of a multilayered neural network to tool state monitoring using the previously generated features is also demonstrated with a high success rate. The methodology turned out to be quite suitable for in-process tool wear monitoring in the sense that the model parameters are effective as tool state features in milling operation and that the classifier successfully maps the sensors data to correct output decision.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.177-187
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• 2014

본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.111-122
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• 2001

본 논문에서는 가중치 벡터를 계산하기 위하여 고유벡터와 고유값을 이용하는 Eigencanceller 방식의 성능을 평가하였다. Eigencanceller는 빔 패턴에 대한 제한조건들은 유지한 채 잡음이나 간섭신호에 대한 효과적인 제거를 제공한다. 그리고 Eigencanceller는 배열입력으로 간섭신호와 잡음이 수신되는 경우, 그리고 희망신호, 간섭신호 그리고 잡음이 수신되는 경우에 따라 각각 제한조건들이 달라지게 되고 최적의 가중치에 대한 해도 달라진다. 각각의 경우에 가중치 벡터에 대한 정상상태에서의 분석을 통해서 희망 신호의 유, 무에 관계없이 최적의 가중치 벡터에 대한 식들은 모두 동일하게 간섭신호에 직교하는 부공간(subspace)으로의 희망신호의 사영의 형태로 간략화 됨을 수식으로 증명하였다. 그리고 Eigencanceller구조가 RLS(Recursive Least-Square)방식보다도 우수한 성능을 보임을 수학적인 분석과 시뮬레이션을 통해 살펴보았다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.67-79
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• 2011

본 연구에서는 시계열 공정데이터 관리를 위한 모델모수 기반 이상 탐지방법을 제안한다. 일반적인 공정관리에 널리 쓰이는 전통적인 통계적 관리기법의 관리도(SPC chart)는 측정되는 데이터가 특정 분포를 따르며 상관관계가 없는 상황을 가정한다. 따라서 공정데이터 형태가 시계열데이터와 같이 특정분포를 따르지 않고, 자기상관관계를 갖는다면 전통적인 관리도로는 관리에 한계를 보인다. 본 연구는 시계열을 따르는 공정의 이상을 탐지를 위한 MPBC(Model Parameter Based Control-chart) 방법을 제안한다. 제안된 MPBC는 시계열공정을 모델링하고, 모델모수의 변화를 감지하여 공정의 이상을 탐지하는 방법이다. 시계열 공정은 ARMA(p,q) 모델을 가정하며, RLS(Recursive Least Square)를 이용하여 시계열 모델의 모수를 추정하고, 추정된 모수를 $K^2$관리도로 관리한다. 제안된 방법은 기존 알고리즘과 비교하여 시계열 공정 변화 탐지에 우수한 성능을 보였으며 시계열 데이터에 있어서 보다 효율적인 공정관리 방향을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.86-88
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• 2007

In the semiconductor manufacturing industry, the heterodyne laser interferometer plays as an ultra-precise measurement system. However, the heterodyne laser interferometer has some unwanted nonlinearity error which is caused from frequency-mixing. This is an obstacle to improve the measurement accuracy in nanometer scale. In this paper we propose a compensation algorithm based on RLS(recursive least square) method and artificial intelligence method, which reduce the nonlinearity error in the heterodyne laser interferometer. With the capacitance displacement sensor we get a reference signal which can be transformed into the intensity domain. Using the back-propagation Neural Network method, we train the network to track the reference signal. Through some experiments, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in measurement accuracy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.238-242
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• 2002

In this paper. we consider an OFDM system with cochannel interference and the use of adaptive antenna arrays to suppress such interference. Based on the conventional RLS criterion, we derive a new Recursive Least Square (RLS) adaptive beamforming algorithm for antenna arrays applied in an OFDM system. Computer simulation shows that. when applied to the OFDM system. the proposed algorithm is capable of combating cochannel interference in both AWGN channel and multipath Rayleigh fading channel with AWGN.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권1호
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• pp.132-140
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• 2012

A non-conservative robust Kalman filter (NCRKF) is applied to flight data to identify the aerodynamic derivatives of an unmanned autonomous vehicle (UAV). The NCRKF is formulated using UAV lateral motion data and then compared with results from the conventional Kalman filter (KF) and the recursive least square (RLS) method. A superior performance for the NCRKF is demonstrated by simulation and real flight data. The NCRKF is especially effective in large uncertainties in vehicle modeling and in measuring flight data. Thus, it is expected to be useful in missile and aircraft parameter identification.