In the positioning algorithm of two-dimensional planar sensor array, the estimation error of time difference-ofarrival (TDOA) algorithm is difficult to avoid. Thus, how to achieve accurate positioning is a key problem of the positioning technology based on planar array. In this paper, a method of sensor reliability discrimination is proposed, which is the foundation for selecting positioning sensors with small error and excellent performance, simplifying algorithm, and improving positioning accuracy. Then, a positioning model is established. The estimation characteristics of the least square method are fully utilized to calculate and fuse the positioning results, and the non-uniform weighting method is used to correct the weighting factors. It effectively handles the decreased positioning accuracy due to measurement errors, and ensures that the algorithm performance is improved significantly. Finally, the characteristics of the improved algorithm are compared with those of other algorithms. The experiment data demonstrate that the algorithm is better than the standard least square method and can improve the positioning accuracy effectively, which is suitable for vibration detection with large noise interference.
본 논문은 ATSC(Advanced Television System Committee) 8VSB(Vestigial Side Band) 방식의 디지털 지상파 TV 시스템에서 수신 채널 등화기의 수렴속도와 MSE(Mean Square Error) 성능을 개선하기 위한 DCT HLMS DFE(Discrete Cosine Transform Hierarchical Least Mean Square Decision Feedback Equalizer) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LMS(Least Mean Square) DFE 를 계층적 구조의 서브필터로 변형함으로써 수신 데이터 상관 행렬의 고유값 범위를 줄인다. 또한, DCT와 전력추정 알고리즘을 사용하여 다중경로 수신환경에서 수신 신호의 왜곡 및 지연에 따른 입력데이터에 대한 고유값 확산을 작게 한다. 전산 모의실험 결과, 제안한 DCT HLMS DFE는 ATTC(Advanced Television Technology Center)가 제시한 디지털 지상파 TV 방송 채널 중 A, B 그리고 F 채널에서 채널 등화 이후의 심볼 에러율이 0.2일 때 기존의 LMS BFE 보다 SNR이 각각 약 3.8dB, 5dB 그리고 2dB 개선되었다.
LMF(Least Mean Fourth) 알고리즘은 특히 비정규 잡음 상황에서 빠른 수렴성을 나타낼 뿐만 아니라 추정 오차도 낮은 것으로 잘 알려져 있다. 최근 LMS(Least Mean Square) 알고리즘 분야에서는 가변 스텝 크기를 적용한 알고리즘들에 대한 관심이 증대되어 왔다. 그 이유는 가변 스텝 크기 LMS가 다양한 환경에서 고정 스텝 크기 LMS보다 우수한 결과를 내기 때문이다. 본 논문에선 LMF에 대한 가변 스텝 크기의 한 방법으로 대수학적 스텝 크기를 사용하는 가변 스텝 크기 LMF 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가변 스텝 크기 LMS와 마찬가지로 고정 스텝 크기 LMF보다 우수할 것이 예상된다. 본 논문은 그 우수성을 시불변 채널과 시변 채널 각각의 채널 환경하에서 시뮬레이션을 통하여 보인다.
본 논문에서는 최근 방송 및 이동 통신 서비스가 광벙위하게 사용되고 서비스 영역의 용이한 확대로 인해 무선중계기에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그러나 무선중계기에서 발생되는 궤환 신호로 인한 발진현상이 발생 한다. 그룹화 LMS(Least Mean Square)와 CMA(Constant Modulus Algorithm) 알고리즘을 이용한 적응 필터를 적용시킨 새로운 혼합 간섭 제거기활 제안한다. 제안한 간섭 제거기는 그룹화 LMS 알고리즘 간섭 제거기법을 적용시키기 때문에 기존 구조보다 나은 채널 적응 성능과 낮은 MSE(Mean Square Error)을 가진다. 이 제안된 검출기는 수렴속도를 증가하면서 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해 최소평균 자승 알고리즘에서 두 개의 적응화 상수를 이용한다. 이 구조는 기존 비선형 간섭제거기에 비해 같은 MSE(Mean Square Error)에 대한 반복수와 하드웨어 복잡도를 줄여준다.
We analyse in this paper the possibility of using preconditioning techniques as for square non-singular systems, also in the case of inconsistent least-squares problems. We find conditions in which the minimal norm solution of the preconditioned least-wquares problem equals that of the original prblem. We also find conditions such that thd Kaczmarz-Extendid algorithm with relaxation parameters (analysed by the author in [4]), cna be adapted to the preconditioned least-squares problem. In the last section of the paper we present numerical experiments, with two variants of preconditioning, applied to an inconsistent linear least-squares model probelm.
석유화학산업단지에서는 화재의 위험성이 많은 석유관련 제품을 제조 생산하는 과정에서 화재, 누전, 정전기 등에 의한 폭발사고가 자주 발생하고 있다. 따라서 정전기를 체계적으로 관리하여 폭발사고를 미연에 예방할 수 있는 시스템의 개발이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 최소제곱 회귀분석을 기초로 연산에 사용될 샘플의 수를 동적으로 변화시켜 정전기 값을 실시간으로 예측하는 PAD(Prediction Algorithm by Difference of sample value) 알고리즘을 개발하였다. 제안된 PAD알고리즘은 이전 값과 현재 값의 차이를 이용하여 임계값을 기준으로 연산샘플 개수를 3개로 할 것인지 6개로 할 것인지를 결정한다. 모의실험을 위해 공장에서 산출된 데이터를 사용하여 기존의 LSM(Least Square Method)알고리즘을 통해 연산에 사용될 고정된 샘플수 3, 6, 9개를 모의실험 한 결과 95% 신뢰확률에서 표준편차 75.17843, 81.13392, 107.3173을 각각 얻었다. PAD는 95% 신뢰확률에서 표준편차 73.18161을 나타내 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였다.
본 논문에서는 시불변 전송 채널 및 주파수 선택성 페이딩 채널에서 최소 제곱 평균 알고리즘과 순차적 최소 제곱 알고리즘에 선형 탭 지연선 구조를 도입하여 보상 알고리즘의 제곱 평균 에러 특성을 고찰하였다. 또한 기존의 방식에서 사용하는 단일 탭 갱신 알고리즘과 본 논문에서 제안한 다중 탭 갱신 알고리즘을 비교, 분석하고 이를 수렴 특성 관점에서 고찰하였다.
This paper proposes a new application of Fuzzy logic to Variable Step Size Least Mean Square (VS-LMS) adaptive beamforming algorithm in CDMA systems. The proposed algorithm adjusts the step size of the Least Mean Square (LMS) by using the application of Fuzzy logic in which the increase or decrease of step size depends on the fuzzy inference results of the Mean Square Error (MSE). Computer simulation results show that the proposed algorithm has a better capacity of tracking compared with the conventional LMS algorithms and other variable step size LMS algorithms.
셀룰러 시스템에서의 음영 지역 해소 및 전송 용량 증대를 위해 중계기의 중요성은 계속적으로 증가하고 있다. 그러나 RF 중계기는 중계된 전송 신호의 일부가 궤환되어 다시 수신 안테나에 수신되는 궤환 간섭 신호가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RF 중계기의 성능 개선을 위해 상관도를 적용한 Sign-Sign LMS(Least Mean Square)를 제안하였다. 기존 알고리즘의 제곱된 에러를 최소화하기 위해 가중치 벡터는 입력 신호와 오차 신호의 부호에 취하고, 이를 활용하여 갱신된다. 제안된 간섭 제거기는 기존 방식과 비교하여 MSE(Mean Square Error) 측면에서 최대 10 dB의 성능 이득을 가진다.
Using the neural network model for oriented principal component analysis (OPCA), we propose a solution to the data least squares (DLS) problem, in which the error is assumed to lie in the data matrix only. In this paper, we applied this neural network model to channel equalization. Simulations show that the neural network based DLS outperforms ordinary least squares in channel equalization problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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