본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.
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.
기존의 최소평균자승오류 빔형성 기법은 간섭제거나 정합필터 빔형성 기법보다 우수한 성능을 보여주지만, 전체 전송률의 증가를 목적으로 하지는 않는다. 본 논문은 전체 전송률을 가중된 평균자승오류로 표현하여 증가시키는 기법을 제안하였다. 제안 기법은 기존의 최소평균자승오류 기법에서 출발하여 반복적으로 가중치와 빔을 갱신함으로써 전체 전송률을 증가시킨다. 모의실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 기법보다 전체 전송률 측면에서 뛰어나며, 기존 기법과 달리 사용자의 수가 높아질수록 전체 전송률이 증가하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.
본 논문에서는 WPAN의 NLOS(Non Line of Sight)환경에서 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 이동 중인 이동노드의 위치인식 정확도를 향상시키기 위해 먼저 일정한 속도로 이동 중인 이동노드의 거리 값들을 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)로 측정 한 후 이들을 사용하여 삼각 측량법(Triangulation)으로 위치를 측정하고, 그다음 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정하였다. NLOS환경에서 실험한 결과, 삼변 측량법, 칼만필터 및 최소자승법을 적용한 경우의 위치인식 평균오차는 ${\pm}1m$, ${\pm}0.2m$, ${\pm}0.1m$로 측정됨을 확인하였다. 결론적으로 제안한 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘의 위치인식 정확도는 삼각측량법에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 86.0%, 칼만필터에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 16.0% 향상된 것이다.
본 논문에서는 무선랜 시스템에 단일 채널 전이중 통신 기법을 적용하고, 적응 신호처리 기반의 디지털 간섭 제거기를 설계한다. 다수의 송수신 안테나를 사용하는 무선랜 시스템에 전이중 통신 방식을 사용하면 다수의 안테나로 전송된 신호가 피드백되어 간섭을 유발한다. 피드백 간섭을 제거하기 위해 적응 신호처리 기법에 기반하여 최소 평균 자승, 정규화 최소 평균 자승, 순환 최소 자승 간섭 제거 알고리즘을 유도한다. 또한 최소 평균 자승과 순환 최소 자승 기법의 이론적인 수렴 특성을 분석한다. PER (Packet Error Rate) 성능이 동일한 경우 전이중 통신 방식의 채널 용량은 반이중 통신 방식에 비해 2배 증가한다. 무선랜 시스템에서의 모의실험을 통해 제안된 간섭 제거기를 적용한 전이중 통신 방식이 기존 반이중 전송 기법과 PER 성능이 유사함을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.235-245
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2000
두 변수간의 함수관계를 연구하는 회귀분석에서 모수를 추정하기 위하여 가장 널리 사용되는 방법은 최소자승법이다. 그러나 최소자승법은 표본 평균처럼 약간의 이상치에도 민감하게 반응하여 강인성(robustness)을 만족하지 못함으로 새로운 추정량이 필요하다. 본 논문에서는 최소분위추정량과 최소분위추정량에 근거한 일차결합추정량의 점근적 성질을 연구하였다. 또한 최소자승추정량에 대해 제시된 추정량의 점근적 효율성을 구하고 모의실험을 통하여 최소분위추정량의 효율성을 조사하였다.
본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기를 위한 Signed LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed LMS 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 성능이 개선된다. 제안된 Signed LMS 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.067인 경우 수렴횟수 1000 회 일 때 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 3 ~ 18 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25 dB 일 때 LMS(Least Mean Square)와 CMA보다 수렴횟수가 500 ~ 4000 회 정도 줄어든다.
본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승(LMAT)을 최소화하는 알고리즘의 수렴특성에 대하여 분석하였다. 사용된 입력신호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에 알고리즘의 평균자승 추정오차와 필터계수의 평균 및 평균자승 특성에 대해 정량적인 분석을 수행하였으며, 이에 대한 관계식을 각각 유도하였다. 이론적으로 분석된 결과는 컴퓨터 모의실험에 의하여 그 타당성을 검증하였고, 이론치와 실험치가 거의 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 능동 소나의 구성 방법 및 관측 오차에 따른 위치 추정 성능에 대해서 다룬다. 능동 소나는 구성 방법에 따라서 크게 단상태 (Monostatic) 소나, 양상태 (Bistatic) 소나, 다중상태 (Multistatic) 소나로 분류될 수 있으며, 각각의 오차에 대한 특성이 서로 다르다 각 수신기가 거리 정보와 방위 정보를 얻을 수 있다는 가정하에 단상태, 양상태 소나와 다중상태 소나의 위치 추정 성능에 대해 비교해 보고 기존의 정보 융합 방법인 최소 자승법 (LS: Least square)에 가중치를 주는 가중치 최소 지승법 (WLS: Weighted least square)을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 이용하여 수신기의 수, 송수신기간 거리와 위치 추정 성능과의 연관성에 대하여 알아보고 효과적인 다중상태 소나 배치에 대한 연구를 수행하였다. 모의 실험결과 다중상태 소나의 위치 추정 제곱근 오차평균이 단상태 소나에 비해 약 35.98%, 양상태 소나에 비해 약 37.45% 우수한 것을 볼 수 있었으며 WLS가 LS에 비해 평균 7.4% 우수한 성능을 나타내었고 각 센서에 입력되는 정보의 분산 차가 클수록 성능 향상율이 증가하는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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