This paper proposes an easy algorithm for finding tapped-delay-line (TDL) filter coefficients in an adaptive filter algorithm using orthogonal input signals. The proposed algorithm can be used to obtain the coefficients and errors of a TDL filter without using an inverse orthogonalization process for the orthogonal input signals. The form of the proposed algorithm in this paper has the advantages of being easy to use and similar to the familiar recursive least-squares (RLS) algorithm. In order to evaluate the proposed algorithm, system identification simulation of the $11^{th}$-order finite-impulse-response (FIR) filter was performed. It is shown that the convergence characteristics of the learning curve and the tracking ability of the coefficient vectors are similar to those of the conventional RLS analysis. Also, the derived equations and computer simulation results ensure that the proposed algorithm can be used in a similar manner to the Levinson-Durbin algorithm.
RLS (Recursive Least Squares) 알고리즘은 적응 알고리즘의 대표적인 알고리즘이다. 하지만, 기본적인 RLS 알고리즘은 빠르게 움직이는 신호와 같은 비정상 (non-stationary) 신호환경에서는 좋은 성능을 가질 수 없다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 가변 망각 인자를 가지는 RLS 알고리즘이 등장하였으나, 기존의 가변 망각 인자 RLS 알고리즘은 연산량이 너무 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여, 상대적으로 적은 연산량으로 AFF-RLS 알고리즘과 비슷한 성능을 내는 RLS 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 변경된 Given회전을 이용한 QR 분해와 이를 기반으로 하는 RLS 알고리듬의 구현에 대하여 연구하였다. Givens 회전은 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer) 연산을 반복 수행하여 구한다. QR 분해의 계산 시간을 줄이기 위해 1회의 Givens 회전에 필요한 CORDIC 연산의 반복 회수를 제한하였으며 보정계수를 계산할 때의 제곱근 계산을 없애기 위해 2회전 방법을 사용하였다.
제어 입력 선택 문제에 있어서 확률적 전략을 활용하는 RPO(randomized policy optimizer) 기법은 최근에 개발된 강화학습 기법으로써, 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성이 입증되고 있다 본 논문에서는, 수정된 RPO 알고리즘을 제안하는데, 이 수정된 알고리즘의 크리틱 네트워크 부분은 RLS(recursive least square) 기법을 통하여 갱신된다. 수정된 RPO 기법의 효율성을 확인하기 위해 Kimura에 의해서 연구된 로봇에 적용하여 매우 우수한 성능을 관찰하였다. 또한, 매트랩 애니메이션 프로그램의 개발을 통해서, 로봇의 이동이 시간에 따라 가속되는 학습 알고리즘의 효과를 시각적으로 확인 할 수 있었다.
In this paper, a method for estimation of external force on an end-effector using joint torque sensor is proposed. The method is based on portion of measure torque caused by external force. Due to noise in the torque measurement data from the torque sensor, a recursive least-square estimation algorithm is used to ensure a smoother estimation of the external force data. However it is inevitable to create a delay for the sensor to detect the external force. In order to reduce the delay, modified recursive least-square is proposed. The performance of the proposed estimation method is evaluated in an experiment on a developed six-degree-of-freedom robot. By using NI DAQ device and Labview, the robot control, data acquisition and The experimental results output are processed in real time. By using proposed modified RLS, the delay to estimate the external force with the RLS is reduced by 54.9%. As an experimental result, the difference of the actual external force and the estimated external force is 4.11% with an included angle of $5.04^{\circ}$ while in dynamic state. This result shows that this method allows joint torque sensors to be used instead of commonly used external sensory system such as F/T sensors.
본 논문에서는 비선형 앰프를 선형화 하는 다항식에 기반한 사전왜곡 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 다항식 기반 방식과는 다르게 사후왜곡기의 도움 없이 직접 학습 방식으로 사전왜곡 계수를 추정한다. 먼저 앰프의 특성이 부분 선형으로 가정하여 알고리즘이 유도되고, 다음에 이 알고리즘을 앰프에 대한 어떠한 가정이 필요없는 구조로 변경한다. 제안된 사전왜곡기는 복소 계수를 가지는 다항식으로 구성되며 다항식의 계수는 RLS(recursive least squares)에 기반하여 찾게 된다. 컴퓨터 모의실험에 의하면 제안된 직접방식의 알고리즘이 기존의 간접 학습 방식에 비해 앰프의 초기 계수나 포화 영역에서 강인한 특성을 보인다.
본 논문에서는 기존의 적응필터인 LMS(Least Mean Square)와 RLS(Recursive Least Square)의 수렴속도의 향상과 안정성을 개선하기 위한 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 시간영역 LMS 알고리즘보다 상당히 빠른 수렴속도를 보일 수 있도록 설계하였다. RLS 알고리즘는 역행렬연산으로 인한 연산량이 많고 자기상관행렬이 positive definite 특성을 잃어버릴 경우 시스템이 수치적으로 불안정하게 되어 발산하는 단점이 있다. 이런한 단점을 보완하기 위해 제안된 알고리즘을 사용하였다. 기존의 알고리즘은 전력 정규화 과정에서 입력신호의 변환이 백색화가 완전히 이루어지지 않게 되어 자기상관행렬이 순수한 대각행렬이 되지 않는 단점을 지니고 있으나, 본 연구에서는 이러한 대각화 과정에서 좀더 많은 정보를 포함하도록 설계하였다. 아울러 제안된 알고리즘을 적응 등화기에 적용하여 수렴속도가 개선됨을 검증하였다.
The RPO algorithm is a recently developed tool in the area of reinforcement Loaming, And it has been shown In be very successful in several application problems. In this paper, we consider a robot-control problem utilizing a modified RPO algorithm in which its critic network is adapted via RLS(Recursive Least Square) algorithm. We also developed a MATLAB-based animation program, by which the effectiveness of the training algorithms were observed.
This paper presents a robust discrete-time direct adaptive pole-placement with new discrete parameter adaptation algorithm (PAA), the standard RLS is suitably modified by adding a term which is exponentially proportional to the filtered tracking error and using a signal normalization. It is shown that it makes the overall adaptive system more robust in the presence of disturbances or unmodeled dynamics. In order to discuss the robustness improvement by using the input-output stability theory, the overall adaptive control system is reformulated and the sector theory is applied. In addition, computer simulation results are presented to complement the theoretical development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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