In this paper, a finite impulse response (FIR) filter is proposed for discrete-time nonlinear systems. The proposed filter is designed by combining the estimate of the perturbation state and nominal state. The perturbation state is estimated by adapting the optimal time-varying FIR filter for the linearized perturbation model and the nominal state is directly obtained from the nonlinear nominal trajectory model. Since the FIR structured estimators use the finite horizon information on the most recent time interval, the proposed extended FIR filter satisfies the bounded input/bounded output (BIBO) stability, which can't be obtained from infinite impulse response (IIR) estimators. Thus, it can be expected that the proposed extended FIR filter is more robust than IIR structured estimators such as an extended Kalman filter for the round-of errors and the uncertainties from unknown initial states and uncertain system model parameters. The simulation results show that the proposed filter has better performance than the extended Kalman filter (EKF) in both robustness and fast convergency.
In this paper, an optimal FIR (Finite-Impulse-Response) filter is proposed for discrete time-varying state-space models. The proposed filter estimates the current state using measured output samples on the recent time horizon so that the variance of the estimation error is minimized. It is designed to be linear, unbiased, with an FIR structure, and is independent of any state information. Due to its FIR structure, the proposed filter is believed to be robust for modeling uncertainty or numerical errors than other IIR filters, such as the Kalman filter. For a general system with system and measurement noise, the proposed filter is derived without any artificial assumptions such as the nonsingular assumption of the system matrix A and any infinite covariance of the initial state. A numerical example show that the proposed FIR filter has better performance than the Kalman filter based on the IIR (Infinite- Impulse-Response) structure when modeling uncertainties exist.
In this paper, a new multirate optimal finite impulse response (FIR) filter is proposed for the signal reconstruction in the nosy filter bank systems. The multirate optimal FIR filter replaces the conventional synthesis filters and the Kalman synthesis filter. First, the generic linear model is derived from the multirate state space model for an autoregressive (AR)input signal. Second, the multirate optimal FIR filter is derived from the multirate generic linear model using the minimum variance criterion. This paper also provides numerical examples and results. The simulation results illustrate that the performance is improved compared with conventional synthesis filters and the proposed filter has advantages over the Kalman synthesis filter.
A new version of the discrete-time optimal FIR (finite impulse response) filter utilizing only the measurements of finite sliding estimation window is suggested for linear time-invariant state-space models. This filter is called the BLUFIR (best linear unbiased finite impulse response) filter since it provides the BLUE (best linear unbiased estimate) of the state obtained from the measurements of the estimation window. It is shown that the BLUFIR filter has the deadbeat property when there are no noises in the estimation window.
Circulant Matrix Factorization (CMF)는 covariance 행렬의 spectral factorization된 결과를 얻을 수 있다. 우리는 얻어진 결과를 가지고 일반적으로 잘 알려진 방법인 Schur algorithm을 이용하여 finite impulse response(FIR)와 infinite impulse response (IIR) lattice 필터를 설계하는 방법을 제안하였다. CMF는 기존에 많이 사용되는 root finding을 사용하지 않고 covariance polynomial로부터 minimum phase 특성을 가지는 polynomial을 얻는데 유용한 방법이다. 그리고 Schur algorithm은 toeplitz matrix를 빠르게 Cholesky factorization하기 위한 방법으로 이 방법을 이용하면 FIR/IIR lattice 필터의 계수를 쉽게 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 방법들을 이용하여 FIR과 IIR lattice 필터의 설계의 계산적인 예제를 제시했으며, 제안된 방법과 다른 기존에 제시되었던 방법 (polynomial root finding과 cepstral deconvolution)들과 성능을 비교 평가하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권3호
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pp.261-273
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2016
Reconfigurable finite impulse response (FIR) filters whose filter coefficients and filter order change dynamically during run-time play an important role in the software defined radio (SDR) systems, multi-channel filters, and digital up/down converters. However, there are not many reports on such reconfigurable designs which can support dynamic variation of filter order and filter coefficients. The purpose of this paper is to provide an architectural solution for the FIR filters to support run-time variation of the filter order and filter coefficients. First, two straightforward designs, namely, (i) single-MAC based design and (ii) full-parallel design are presented. For large variation of the filter order, two designs based on (iii) folded structure and (iv) fast FIR algorithm are presented. Finally, we propose (v) high throughput design which provides significant advantage in terms of hardware and/or time complexities over the other designs. We compare complexities of all the five structures, and provide the synthesis results for verification.
현대 사회가 방대한 양의 정보에 대한 획득, 저장 및 전송의 과정을 필요로 함에 따라, 신호처리의 중요성이 증가하고 있으며, 영상과 같은 2차원 신호에 대해서 다양한 형태의 디지털 필터가 설계되어 사용되고 있다. 이러한 디지털 필터에는 IIR(infinite impulse response) 필터와 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 특히 구현이 용이하고 선형위상특성과 안정성을 가지는 FIR 필터가 많은 분야에서 적용되고 있다. 또한 FIR 필터의 설계에 있어서 통과대역과 저지대역에서의 평탄 특성은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 Bernstein 다항식을 이용하여 2차원 Circular FIR 저역통과 필터를 설계하였으며, 통과대역과 저지대역에서 평탄한 특성을 나타내도록 하였다. 그리고 설계된 필터를 시뮬레이션하기 위해, AWGN이 중첩된 테스트 영상을 사용하였으며, 필터링 결과를 기존의 방법들과 비교하였다.
In this paper, a finite impulse response(FIR) fixed-lag smoother is proposed for discrete-time nonlinear systems. If the actual state trajectory is sufficiently close to the nominal state trajectory, the nonlinear system model can be divided into two parts: The error-state model and the nominal model. The error state can be estimated by adapting the optimal time-varying FIR smoother to the error-state model, and the nominal state can be obtained directly from the nominal trajectory model. Moreover, in order to obtain more robust estimates, the linearization errors are considered as a linear function of the estimation errors. Since the proposed estimator has an FIR structure, the proposed smoother can be expected to have better estimation performance than the IIR-structured estimators in terms of robustness and fast convergence. Additionally the proposed method can give a more general solution than the optimal FIR filtering approach, since the optimal FIR smoother is reduced to the optimal FIR filter by setting the fixed-lag size as zero. To illustrate the performance of the proposed method, simulation results are presented by comparing the method with an optimal FIR filtering approach and linearized Kalman filter.
본 논문에서는 시변 최적 FIR 필터를 이용한 전력 신호의 고조파 검출 방법을 제안한다. 잡음이 고려된 전력 신호에 대해 고조파의 진폭과 위상각의 변화량이 확률적 정보로 고려된 시변 상태 방정식 모델에 대해 시변 최적 FIR 필터를 설계하여 고조파 성분을 검출한다. 제안한 검출 방법에 사용된 시변 FIR 필터는 유한 구간의 정보만을 사용하고 어떠한 초기 조건도 사용하지 않도록 설계되어 칼만 필터 기반의 검출 방법의 오차 누적에 따른 검출 성능 저하나 발산 문제를 해결할 수 있다. 또한 FIR 구조의 필터 사용을 통해 칼만 필터 대비 불확실성에 대해 보다 강인한 검출이 가능하다. 시변 최적 FIR 필터의 사용을 통해 시불변 최적 FIR 필터 기반 고조파 검출 방법 대비 보다 일반적인 해를 제공한다. 제안하는 검출 방법의 우수성을 검증하기 위해 시변 칼만 필터 및 적응 칼만 필터 기반 고조파 검출 방법과의 비교 시뮬레이션을 수행한다.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야 중 디지털필터의 사용은 급격히 증가하고 있으며, 특히 디지털 영상처리, 디지털 음성처리, CATV 및 각종 통신 분야 등에서 카메라의 Detail processor, Y/C separator, Ghost제거 필터, 표준변환기(NTSC-PAL), Noise reducer 등으로 많이 사용되고 있다. 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR(infinite impulse response)과 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 본 논문에서는 구현이 용이하고 선형위상특성을 갖는 FIR 디지털필터를 설계하였다. FIR 디지털필터 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스(gibbs) 현상에 의해 생긴 리플을 완화하기 위해 window함수를 사용한다. 그러나, 기존의 window는 고정된 값으로 되어 있으므로 설계목적에 적합한 window함수를 선택함에 있어 다소 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 설계목적에 따라 서 융통성있게 선택이 가능한 파라메터를 부가한 변형된 Hanning window를 설계하였으며, 타당성을 입증하기 위해 디지털필터를 설계하여 기존의 Hamming, Hanning, Blackman, Kaiser window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 등을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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