• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.295-303
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• 2008

변환영역 적응필터는 시간영역 적응필터보다 일반직으로 수렴속도가 빠르지만 필터의 차수가 증가함에 따라 계산량이 크게 증가한다. 이러한 문제점은 변환영역 적응필터를 서브밴드 분해구조로 변경함으로써 해결할 수 있다. 이 논문에서는 일반화된 서브밴드 분해 FIR 적응 필터의 수렴속도 향상을 위해 웨이블릿 변환영역에서 다이아딕 희소인자 서브필터를 가지는 일반화된 서브밴드 분해 FTR 적응 필터의 구조를 설계하였다. 그리고 이 적응필터에서 변환영역의 일반화된 등가입력을 유도하고 이 입력을 이용하여 LMS 일고리듬에 대한 수렴특성을 해석 및 평가하였다. 이 서브밴드 FIR 적응필터를 이용하여 역 모델링 시스템과 주기성 잡음제거기를 구성하고 LMS 알고리듬 대한 이 시스템들의 수련속도를 이산푸리에 변환을 이용한 서브밴드 적응필터의 것과 컴퓨터 모의실험으로 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권7A호
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• pp.651-658
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• 2002

적응신호처리 분야에서 LMS 알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 알고리듬 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 적응필터의 참조입력과 에러신호사이의 추정상관을 이용, 매 샘플시간마다 다른 값을 가지는 상관추정 가변스텝사이즈(ECLMS) 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 다중 노치필터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 LMS알고리듬과 기존의 가변스텝 사이즈와 비교하여 그 성능이 우수함을 입증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.277-282
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• 2012

음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.689-692
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• 2003

In this paper, we propose an adaptive beamforming algorithm for array antenna. The proposed beamforming algorithm, based on Block LMS (Block - Least Mean Squares) algorithm, has a variable step size from coefficient update. This method shows some advantages that the convergence speed is fast and the calculation time can reduced using a block LMS algorithm from frequency domain. As the adaptive parameter approaches a stationary state, it could reduce the number of filter coefficient update with the help of various step size. In this paper we compared the efficiency of the proposed algorithm with a standard LMS algorithm which is a representative method of adaptive beamforming.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.570-575
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• 2019

능동 머플러는 자동차 머플러의 배기소음을 저감하기 위하여 능동 소음 제어 기법을 적용하여 구현된다. 기존의 보편적인 Filtered_x LMS 알고리즘은 음향 궤환이 존재할 경우 제어필터의 차수가 매우 커지고 수렴성이 악화되는 문제가 있다. 이를 보완할 수 있는 Recursive LMS 알고리즘은 적응필터의 적응과정에서 쉽게 발산할 수 있어 적용이 제한되어 왔다. 본 논문에서는 수렴 성능과 계산량 부담이 개선되도록 1차 경로와 2차 경로 전달함수의 구조를 IIR 필터로 설계하였으며 IIR 필터 구조의 단점인 안정성 확보를 위해 안정화 필터 알고리즘을 적용하였다. 안정화 필터 알고리즘은 적응과정 중에 음향 궤환에 해당하는 전달함수의 극점이 발산하는 것을 방지하기 위하여 극점을 단위원 내부로 끌어 당기는 역할을 수행한다. 이러한 방법으로 능동 머플러 시스템의 계산량 절감과 수렴성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 가변 환경인 디젤 엔진의 배기음향을 대상으로 기존의 Filtered_x LMS 알고리즘과 제안한 시스템과의 성능을 비교하여 그 우수성을 보였으며, 계산량은 절반 이하, 수렴 특성은 4배 이상의 성능을 보였다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.89-98
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• 2000

본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.22-33
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• 2005

본 논문에서 직접순차 확산 스펙트럼 시스템의 적응 횡단선 필터에서 LMS 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키기 위한 효율적인 신호간섭 제어기법을 제안한다. 수신 데이터를 재순환하여 심볼 시간주기에 계수들을 곱함으로써 적응되는 제안된 알고리즘의 수렴특성이 수렴 속도의 향상을 이론적으로 증명하기 위해 분석한다. 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$가 증가됨에 따라 알고리즘의 수렴 속도가 제어된다. 또한, 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$의 증가는 실험적으로 계산된 학습 곡선에서 분산을 감소시키는 효과를 갖는다. 고유치 확산을 증가시킴에 따라 즉응 등화기의 수렴속도를 천천히 제어하고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타내며 데이터-재사용 LMS 기술이 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시켜 필터 알고리즘에서 신호간섭제어의 우수성을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.91-100
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• 2006

고정 소수점 처리기만큼 낮은 복잡도와 비용으로 넓은 동작 영역의 데이터 처리가 가능한 블록 부동 소수점 체제에서 블록 LMS 알고리즘의 구현을 위한 기법을 제시하였다. 제안 기법은 필터 계수 및 데이터의 표현을 위한 적절한 포맷을 적용하였다. 또한, 시변 mantissa와 시변 exponent를 갖는 스텝 크기에 대해 scaled 표현을 적용하였다. Scaled 표현과 새로운 상한을 이용하여, 필터 계수의 무게 mantissa와 exponent에 대한 업데이트 관계를 개발하였으며, 오버 플로우가 발생하지 않도록 할 뿐만 아니라 이미 직접 곱해진 미소량도 고려하였다. 또한 필터 계수의 mantissa와 필터 출력 역시 고속 블록 LMS 알고리즘 기법의 적절한 수정에 의해 더욱 빠르게 평가할 수 있는 방법을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.948-956
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• 2010

Griffiths-Jim이 제안한 GSC 알고리즘은 선형배열 안테나들의 조합에 의한 주 채널과 보조채널을 형성하고 적응 LMS를 이용하여 부엽제거를 하는 방식을 이용한다. 본 논문에서는 Griffiths-Jim이 제안한 LMS-GSC 구조에서 배열 안테나 출력신호를 처리하는 감산기 필터 대신에 Haar 및 Daubechies 웨이브렛 필터로 해석한 WLMS-GSC 알고리즘을 제안하였다. 제안한 WLMS-GSC 알고리즘에 대한 구조적인 특성 분석 결과 LMS 알고리즘에 비해서 연산량이 절반으로 감소되었다. 또한 시뮬레이션을 통하여 MSE 특성 곡선 및 재밍 신호들의 적응 빔 패턴을 구한 다음, LMS-GSC와 성능을 비교 분석하였다. 성능 분석 결과 본 논문에서 제안한 GSC 알고리즘은 기존의 LMS-GSC 알고리즘에 비하여 더 우수하거나 동일한 특성을 유지하면서 연산량이 약 절반으로 감소되었기 때문에, 시스템 구현시 하드웨어 복잡도를 절반으로 감소시킬 수 있다는 장점이 있다.