Journal of the Institute of Convergence Signal Processing (융합신호처리학회논문지)

The Korea Institute of Convergence Signal Processing (한국융합신호처리학회)
권호 표지

On the Initial Optimum Step Size for the MPDSAP Adaptive Filter

최대 군위상 분해 부밴드 인접투사 적응필터를 위한 초기 최적 스텝사이즈 해석

  • Received : 2010.12.14
  • Accepted : 2011.02.02
  • Published : 2011.01.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In subband structure, the fullband AP adaptive filter with P projection dimension can be decomposed P adaptive sub-filters by applying maximally polyphase decomposition and noble identity. Each adaptive sub-filter has a simple weight update formula with the unit projection dimension. This subband decomposition method is one of the most practical solution in the viewpoint of implementation. For utilization in many applications, it is necessary that analysis for the optimum step size of the maximally polyphase decomposed subband AP(MPDSAP) adaptive filter. In this paper, we present an improved analysis model of mean square error and induce the initial optimum step size for the MPDSAP adaptive filter. Computer simulations show that there is a relatively good match between theory and practice for the improved analysis model of MSE and the induced initial optimum step size.

부밴드 구조에서 투사차원이 P인 전밴드 인접투사 적응필터는 최대 군위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 P개의 적응 부필터로 분해된다. 각각의 적용 부필터는 투사차원이 1인 간단한 계수 갱신식을 갖게 된다. 이러한 부밴드 분해기법은 구현관점에서 가장 실용적인 해법 중 하나이다. 많은 응용에서 활용을 위해 MPDSAP 적응 필터의 최적 스텝사이즈 해석이 필요하다. 본 논문은 MPDSAP 적응 필터의 MSE에 대한 개선된 해석 모델을 제안하고 초기 최적 스텝사이즈를 유도한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 MSE의 개선된 해석 모텔과 유도된 최적 초기 스텝사이즈에 대해 이론과 실험적 결과 사이의 일치함을 확인하였다.

Keywords

References

  1. S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 4th Ed., NJ: Prentice-Hall, 2002.
  2. K. Ozeki and T. Umeda, "An Adaptive Filtering Algorithm using an Orthogonal Projection to an Affine Subspace and Its Properties," Electron. Comm. Jap., vol 67-A, no. 5, pp. 19-27, 1984.
  3. M. Rupp, "A family of filter algorithms with decorrelating properties", IEEE Trans. Signal Process., vol. 46, no. 3, pp. 771-775, Mar. 1998. https://doi.org/10.1109/78.661344
  4. N. J. Bershad, D. Linebarger, and S. McLaughlin, "A stochastic analysis of the affine projection algorithm for gaussian autoregressive inputs", in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, Signal Processing, vol. 6, May 2001, pp. 3837-3840.
  5. S. J. M. Almeida and J. C. M. Bermudez, ""A new stochastic analysis of the affine projection algorithm for gaussian inputs and large number of coefficients,"" in Proc. Int. Telecommunications Symp. ITS"02, Natal, Brazil, Sep. 2002.
  6. S. J. M. de Almeida, J. C. M. Bermudez, N. J. Bershad, and M. H. Costa, "A statistical analysis of the affine projection algorithm for unity step size and autoregressive inputs",IEEE Trans. Circuits Syst. I, Reg. Papers, vol. 52, no. 7, pp. 1394-1405, Jul. 2005.
  7. H. Choi and H. D. Bae, "Subband affine projection algorithm for acoustic echo cancellation system," Eurasip Jour. on ASP, vol. 2007, Article ID 75621, doi: 10.1155/2007/75621, 2007.
  8. 최 훈, 배현덕, "최대 다위상 분해 부밴드 인접투사 적응 필터의 수렴 거동 해석", 전자공학회, 제 46권 SP편 제 6호, pp.880-891, 2009.
  9. 김영민, 최 훈, "MPDSAP 적응 필터를 위한 MSE의 통계적 해석", 해양정보통신확회, 2009
  10. P. P. Vaidyanathan, Multirate System and Filter Banks, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1993.
  11. K. A. Lee, W. S. Gan, and S. M. Kuo, "Mean-Square performance analysis of the normalized subband adaptive filter", in Proc. 10th Asilomar Conf. Siganls, Comput., ACSSC06, pp. 248-252, Nov. 2006.