본 논문에서는 다수의 송신 안테나와 수신 안테나를 갖는 RF 중계기를 위한 적응 간섭제거 알고리즘을 제안한다. 중계기에서 다수의 안테나를 사용하는 경우 송신 안테나와 수신 안테나간의 불완전한 격리로 인해 간섭이 발생하고, 궤환 간섭 경로는 MIMO (multi-input multi-output) 채널로 모델링된다. 이런 궤환 간섭을 제거하기 위해 적응 신호처리 기법에 기반하여 LMS (least mean square) 간섭제거 알고리즘과 RLS (recursive least squares) 간섭제거 알고리즘을 유도한다. 모의 실험을 통해 제안된 간섭 제거 알고리즘의 수렴 특성 및 정상 상태에서의 간섭 제거 성능을 비교한다.
The least mean square(LMS) algorithm has been popular owing to its simplicity, stability, and availability to implement. But it inherently has a problem of slow convergence speed, and the presence of a transfer function in the secondary path following the adaptive controller and the error path has been shown to generally degrade the stability and the performance of the LMS algorithm in applications of acoustical noise control. In general, in order to solve these problems, the filtered-x LMS (FX-LMS) type algorithms can be used and the bi-directional Filtered-x LMS(BFXLMS) algorithm is very attractive among them, which increase the convergence speed and the performance of the controller with nearly equivalent computation complexity. In this paper, a mathematical analysis for the BFXLMS algorithm is presented. In terms of view points of time domain, frequency domain, and stochastic domain, the characteristics and stabilities of algorithm is accurately analyzed.
다양한 신호처리 및 통신환경에서 적응신호처리는 매우 중요하다. 적응신호처리 방식 중에서 least mean square(LMS) 알고리즘은 단순하면서도 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝을 가변하므로 빠른 수렴속도와 작은 초과자승오차를 얻을 수 있는 방식이다. 성능향상을 위하여 다양한 가변스텝 LMS 알고리즘이 연구되어 왔다. 하지만 성능향상을 위하여 가변스텝 LMS 알고리즘의 계산 복잡도는 일부 방식에서는 크게 높아지게 되었다. 계산 복잡도가 낮은 고정스텝 LMS 알고리즘과 빠른 수렴속도의 가변스텝 LMS 알고리즘의 장점을 같이 가질 수 있는 간헐적 스텝 갱신 알고리즘을 제안한다. 간헐적으로 스텝 갱신을 할 때 피보나치 수열을 사용하여 스텝 갱신 횟수를 상당히 낮추면서도 가변스텝 LMS 알고리즘의 성능을 유지할 수 있었다. 적응 등화기에 제안한 가변스텝 LMS 알고리즘을 적용하여 그 성능을 확인하였다.
LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.
LMS(Least Mean Square)알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 아직도 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴율과 EMSE(Excess mean square error)사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 연구되고 있다. 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변스텝 방식을 사용 하는데 많은 계산량을 필요로 한다. IGC(Instantaneous Gain Control) 알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시이득값을 사용하여 계산량은 줄이고 높은 성능을 유지한다. 하지만 IGC 알고리즘은 이득값 계산시 log함수에 의해 실행시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 제안하는 변형 IGC알고리즘은 실행시간을 지연하는 log 함수를 제거하여, 실시간 소음제거 처리에 맞게 변형하여 성능 개선을 이룰 수 있었다.
차세대 이동 멀티미디어 통신에서는 전송지연을 줄이고 버스트 시변채널의 시간변화를 제한하기 위해 버스트 전송이 많이 사용된다. 그러나 채널적응을 위한 훈련 심볼은 짧은 길이의 버스트 데이터에 대해 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 심볼에 대한 적응 등화기의 설계에 있어서 짧은 길이의 훈련 심볼과 빠른 수렴을 갖는 적응 알고리즘이 필요로 된다. 본 논문에서는 DMWT (discrete multi-wavelet transform)과 LMS(least mean square) adaptation 을 갖는 적응 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 복잡성의 증가를 최소화하면서도 현재의 transform-domain equalizer보다 빠른 수렴을 갖는다.
본 논문에서는 음원으로부터 나온 음과 동일한 음을 들을 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하여 이 두 개의 음으로부터 전달되어온 음장의 상태를 구하여 이 역 필터를 구성하는 방법을 연구한다. 본 논문에서는 최소 2승 평균법(Least Mean Square, LMS)을 사용하여 FIR 필터(Finite Impulse Response)의 계수를 계산하여 이를 갱신함으로써 역 필터법을 구축하는 방법을 사용한다. 또한 이 방법과는 별도로 LMS법의 부분을 신경회로망에 대처하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 실험으로부터 상당히 간단한 파형에 비선형인 왜곡이 있는 것을 본 논문에서 제안한 신경회로망에 의한 학습 가능한 것을 확인하였다.
유성음원과 무성음원을 시용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 이것을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개별피치와 LMS(Least Mean Square)를 적용한 LMS-MPC를 제시하였으며, 기존의 MPC와 LMS-MPC의 SNRseg를 평가한 결과, LMS-MPC의 남자음성에서 1.5dB, 여자음성에서 1.3dB 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결국, MPC에 비해 LMS-MPC의 SNRseg가 개선되어 음성파형의 일그러짐을 제어할 수 있었으며, 본 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 Low Bit Rate의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화 하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 RF 중계기에서 발생되는 궤환 신호로 인한 발진현상을 제거하는 간섭제거 방법을 제시한다. 본 논문에서는 LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 궤환 신호를 추정하고, 그에 상응하는 감쇄신호를 만들어 간섭을 제거하도록 하였다. 본 제안 방법을 이용하여 도플러(Doppler) 주파수를 변화시키면서 성능시험을 수행한 결과 궤환 신호를 상쇄시키는 -30dB의 감쇄신호를 발생시켜 발진을 방지할 수 있었다.
This paper presents a novel active noise control (ANC) system using least mean square (LMS) algorithm and neural network approach for decreasing acoustic noise signals inside high-speed trains. We construct a LMS framework as a nominal ANC system and additionally design an artificial single-layered perceptron model as an auxiliary ANC which is aimed to reduce real-time residuary noise due to its nonstationary and uncertain nature. Parameter vector of the hybrid ANC is determined through online estimation to realize an adaptive ANC configuration by means of the steepest descent algorithm. We achieve simulation experiment to demonstrate the proposed ANC system employing realistic acoustic noise signals measured in Korea Train eXpress (KTX).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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