we propose the Walsh-Hadamard Transform adaptive filter with time-varying step size. The performance of the proposed algorithm is evealuated in system identification where computer simulations are performed for both time-invariant and time-varying system. It is shown that the proposed algorithm produces good results compared with similar algorithms under different conditions, particularly in case of time-varying circumstance.
본 논문에서는 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 부호간 간섭 영향을 줄이기 위한 FC-MMA 적응 등화 알고리즘에 가변 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS-FC-MMA 알고리즘을 제안한 후, 이의 개선된 성능을 확인하였다. FC-MMA 는 적응 등화를 위한 오차 신호를 얻을 때 신호 심볼의 레벨수를 고려한 수정된 dispersion constant와 고정 스텝 크기를 적용하여 MMA의 수렴 속도를 개선할 수 있지만 정상 상태에서 등화 성능이 열화된다. 논문에서 제안하는 VSS-FC-MMA는 기존 FC-MMA와 가변 스텝 크기를 적용하므로서 정상 상태에서 등화 성능을 개선할 수 있으며, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이를 위하여 동일한 채널과 신호대 잡음비를 적용할 때 알고리즘의 신호 복원 능력 및 성능 비교를 위한 지수로는 잔류 isi, MSE와 SER을 적용하였다. 시뮬레이션의 결과 제안 VSS-FC-MMA는 FC-MMA보다 잔여량과 SER 성능이 개선되지만, 수렴 속도에서는 1.7배 정도 늦어짐을 확인하였다.
본 논문은 16-QAM과 같은 스펙트럼 효율적인 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 SE-MMA (Signed Error-Multiple Modulus Algorithm) 블라인드 적응등화 알고리즘에서 오차 신호의 비선형성을 이용한 가변 적응 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS_SE-MMA (Varying Step Size_SE-MMA)에 관한 것이다. SE-MMA는 기존 MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신시 오차 신호의 극성만을 이용하므로서 연산량을 줄이기 위하여 등장하였으나 이로 인한 등화 성능이 열화되는 문제점이 있다. VSS_SE-MMA에서는 이와 같은 SE-MMA의 문제점을 개선하기 위해 오차 신호를 고려한 스텝의 크기를 변화시켜 적응 등화기의 탭 계수 갱신에 이용하므로서 이의 성능을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이의 개선된 성능을 확인하기 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과 VSS_SE-MMA 알고리즘이 SE-MMA보다 수렴 속도에서 거의 비슷하면서도 정상 상태에서 모든 성능 지수에서 개선됨을 확인하였다.
적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)알고리즘이 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 가변 스텝사이즈 알고리즘들도 또 다른 적응인자를 사용하므로 알고리즘이 새로운 적응인자 값에 의해 성능이 좌우된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 오차 제곱의 기울기에 따라 적응인자 스스로 값을 조절하는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실수값을 갖는 월시-아다말(Walsh-Hadamard)변환을 사용하여 빠른 수렴을 얻도록 하였으며, 계산량을 감소시키기 위해 부분수정 알고리즘에 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
Adaptive signal processing is used to acoustic echo canceller. adaptive noise canceller and adaptive algorithm among adaptive algorithms is mainly used because the structure is simple and computa LMS algorithm has trade-off between the converge speed and the steady state error. In this paper, step-size of adaptive algorithm is varied with orthogonality Principles of optimal filter to get fasts though small steady state error. Time varying step-size is determined proportional to the maximum vector of LMS algorithm. As results of simulations, the adaptive algorithm with proposed time-v compared with conventional ones.
RLS(Recursive-least-squares) 알고리즘은 수렴성이 좋고, 수렴 후 오차 수준도 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 알고리즘 내에 역행렬 계산이 포함되어 수치적 불안정성을 나타내는 단점도 있다. 본 논문에서는 언급한 불안정성을 회피하기 위해서 역행렬이 없지만 수렴성이 유사한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 최소 자승 알고리즘을 사용한다. 또 시변 채널 추정에 우수한 성능을 내기 위해서 계산량이 적은 가변 망각인자를 도입한다. 시뮬레이션을 통해서 기존 RLS와의 성능을 비교하고 그 유사성을 보인다. 또 시변 채널에서 가변 망각인자의 우수성도 보인다.
적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)가 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 알고리즘들은 급격한 환경변화에 적응하지 못하고 발산하는 경우도 있으며 수렴속도에 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 적응계수의 특성을 일부 변형시킴으로서 계산량을 줄이고, 급격한 환경변화에서도 수렴하도록 하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응계수의 성능 확인을 위하여 시스템 식별 및 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하였다.
A method of width adaptation in the radial basis function network (RBFN) using stochastic gradient (SG) algorithm is introduced. Using Taylor's expansion of error signal and differentiating the error with respect to the step-size, the optimal time-varying step-size of the width in RBFN is derived. The proposed approach to adjusting widths in RBFN achieves superior learning speed and the steady-state mean square error (MSE) performance in nonlinear channel environment. The proposed method has shown enhanced steady-state MSE performance by more than 3 dB in both nonlinear channel environments. The results confirm that controlling over step-size of the width in RBFN by the proposed algorithm can be an effective approach to enhancement of convergence speed and the steady-state value of MSE.
Kim, D. W.;S. H. Han;H. K. Hong;H. B. Kang;Park, J. S.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.119-124
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1996
Variable step size LMS(VS-LMS) algorithms improve performance of LMS algorithm by means of varying the step size. This paper presents a new VS-LMS algorithm using normalized absolute estimation error. Normalizing the estimation error to the expected valus of the desired signal, we determined the step size using the relative size of estimation error, Because parameters and computational load are less, our algorithm is easy to implement in hardware. The performance of the proposed algorithm is analyzed theoretically and estimated through simulations. Based on the theoretical analysis and computer simulations, the proposed algorithm is shown to be effective compared to conventional VS-LMS algorithms.
The power-voltage (P-V) characteristic of a photovoltaic (PV) array is nonlinear and time varying with the change in atmospheric conditions. As a result, the maximum power point tracking (MPPT) technique must be applied in PV systems to maximize the generated energy. The incremental conductance (INC) algorithm, one of the MPPT strategies, is widely used for its high tracking accuracy, good adaptability to rapidly changing atmospheric conditions, and easy implementation. This paper presents a modified asymmetrical variable step size INC MPPT method that is based on the asymmetrical feature of the P-V curve. Compared with conventional fixed or variable step size method, the proposed method can effectively improve tracking accuracy and speed. The theoretical foundation and design principle of the proposed approach are validated by the simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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