This paper analyzes the design factors for GNSS anti-jamming receiver system in which the adaptive beamforming algorithm is applied in GNSS receiver system. The design analysis factors used in this paper are divided into three: antenna, beamforming algorithm, and operation environment. This paper analyzes the above three factors and presents numerical simulation results on antenna and beamforming algorithm.
In this paper, an adaptive event detection algorithm is proposed, for which we use the statistics of subblock image and adaptive threshold levels. The adaptive threshold level for a parameter binarization is taken by averaging the corresponding paramerter obtained from several input images. As simulation results, it is shown that the proposed algorithm is much more adaptive to the input images and effective in event detection rate than the conventional difference based algorithms.
The adaptive algorithm for the Volterra filter is considered. Owing to its simplicity, the LMS algorithm for adaptive Volterra filter(AVF) is widely used as in linear adaptive filters. However, the convergence speed is unsatisfactory. For improving the convergence speed, the frequency domain LMS second order adaptive Volterra filter(FLMS-AVF) is proposed and analyzed. We show that the time and frequency domain LMS AVF's have the same steady state performance under approprate conditons. Moreover, it can be shown that this algorithm can improve the convergence speed significantly by applying self-orthogonalizing method.
The error differential equations which are derived by using the first error model are uniformly asymptotial stable if the input is bounded and sufficiently rich. In the adaptive control, the speed of convergence of system output or parameter error in such cases is of both practical and theoretical interest. In this paper, the adaptive algorithms(Gradient algorithm, Intergral algorithm) are discussed from the point of view of speed convergence and the modification of adaptive law for prohibition of overadaptation is discussed. The result is compared among this algorithms and the adaptive gain is choosed by this result(the speed of convergence).
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.8
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pp.676-683
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2016
In this paper, an adaptive nulling algorithm which can be used to form nulls in the direction of jammer or interference signals in array antennas of single port system is proposed. The proposed adaptive algorithm does not require a priori knowledge of the incoming signal direction and can be applied to the partially adaptive arrays. This algorithm is the combination of the PSO(Particle Swam Optimization) algorithm and the gradient-based perturbation adaptive algorithm, which shows stable nulling performance adaptively even on the moving jammer environment where the incident direction of the interference signal is changing with time.
In this paper, we propose a packet loss concealment (PLC) algorithm for CELP speech coders, which is based on multiple adaptive codebooks by using comfort noise for the lost packet recovery. The multiple adaptive codebooks are composed of a conventional adaptive codebook to model periodic excitation of speech and another adaptive codebook to provide a better estimate of excitation when packets are lost in the speech onset region. The performance of the proposed PLC algorithm is evaluated by implementing it into the G.729 decoder and compared with that of the PLC algorithm employed in the G.729 decoder by means of perceptual evaluation of speech quality (PESQ). It is shown from the experiments under different burstiness of packet loss rates of 3% and 5% that the proposed PLC algorithm provides higher PESQ scores than the G.729 PLC algorithm.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.1
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pp.150-155
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2011
In an active noise control systems, an IIR filter may cause a problem in stability beacause of its poles. For IIR filter, its poles goes sometimes out of a unit circle in a z-plane in the transition state, where the adaptive algorithm converges to the optimum value, which causes the system to diverge. Fuzzy LMS algorithm has a better convergence property than conventional LMS algorithms, but is not applicable to IIR filter because of the reasons. Stabilized adaptive algorithm could be improves stability by moving the pole of IIR filer toward the origin forcibly in the transient state, and by introducing forgetting factor to maintain the optimum convergence when it reaches to the steady state. In this paper, We proposed stabilized adaptive fuzzy LMS algorithms with IIR filter structures, for single channel active noise control with ill conditioned signal case. Computer simulations were performed to show the effectiveness of a proposed algorithm.
In this paper, an intelligent adaptive controller is proposed for the process with unmodelled dynamics. The intelligent adaptive controller consists of the numeric adaptive controller and the intelligent tuning part. The continuous scheme is used for the numeric adaptive controller to avoid the problems occurred in the discrete time schemes. The adaptive controller is adopted to the process with time delay. It is an implicit adaptive algorithm based on GMV using the emulator. The tuning part changes the design parameters in the control algorithm. It is a multilayer neural network trained by robustness analysis data. The proposed method can improve the robustness of the adaptive control system because the design parameters are tuned according to the operating points of the process. Through the simulation, robustnesses are shown for intelligent adaptive controller. Finally, the proposed algorithms are implemented on the electric furnace temperature control system. The effectiveness of the proposed algorithm is shown from experiments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.2C
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pp.222-228
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2004
This paper describes a new adaptive algorithm which can reduce the required computation quantities in the adaptive filter. The proposed adaptive algorithm uses only the signs of the normalized input signal rather than the input signals when coefficients of the filter are adapted. By doing so, there is no need for the multiplications and divisions which are mostly responsible for the computation quantities. To analyze the convergence characteristics of the proposed algorithm, the condition and speed of the convergence are derived mathematically. Also, we simulate an echo canceller adopting this algorithm and compare the performances of convergence for this algorithm with the ones for the other algorithm. As the results of simulations, it is proved that the echo canceller adopting this algorithm shows almost the same performances of convergence as the echo canceller adopting the SIA algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.11
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pp.32-39
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2009
In this thesis, design effective elimination interference algorithm of ICS repeat system for repeater that improve frequency efficiency. Gennerally, LMS Algorithm apply to ICS repeat system. Error convergence speed and accuracy of LMS Algorithm are influenced by reference signal. For improve LMS Algorithm, suggest Adaptive searching channel estimate algorithm. For using channel characteristic, adaptive searching channel estimate algorithm make reference signal similar interference signal by convolution operation and complement LMS algorithm demerit. For make channel similar pratical channel, apply Jake's Rayleigh multi-path model. LMS algorithm and suggested adaptive searching channel estimate algorithm that have 16 taps apply to ICS repeat system under Rayleigh multi-path channel, so simulate with MATLAB. According to simulate, ICS repeat system with LMS algorithm show -40 dB mean square error convergent after 110 datas iteration and ICS repeat system with adaptive searching channel estimate algorithm show -80 dB mean square en-or convergent after 120 datas iteration. Analyze simulation result, suggested adaptive searching channel estimate algorithm show 40 dB accuracy than LMS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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