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적응 파라미터 예측을 위한 근사화된 RLS 알고리즘
An Approximated RLS Algorithm for Adaptive Parameter Estimation 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.32 no.9C, 2007년, pp.922 - 928  

안봉만 (전북대학교 Next 사업단) ,  황지원 (익산대학 컴퓨터과학과) ,  유정래 (서울산업대학교 제어계측공학과) ,  조주필 (군산대학교 전자정보공학부)

초록
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본 논문은 근사화 기법을 RLS 알고리즘에 적용한 고속 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘(D-RLS)은 QR 분해 RLS 알고리즘 유도 과정을 RLS 알고리즘으로부터 역으로 유도한 알고리즘이다. 유도된 알고리즘(D-RLS)은 입력 신호들이 서로 분리되어 있다는 가정을 사용한 알고리즘과 유사한 형태를 취한다. 이 알고리즘의 계산량은 $O(N^2)$ 보다 작은 O(N)이다. 이 알고리즘의 성능 평가를 위하여 FIR 시스템과 비선형(Volterra) 시스템의 시스템 식별 기법을 이용하였으며, 결과적으로 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents the fast adaptive algorithm which applies an approximation scheme into RLS algorithm. The proposed algorithm(D-RLS) derives a QRD RLS algorithm derivation process from RLS algorithm recursively. D-RLS has the similar pattern as the algorithm having the approximation that input si...

주제어

#Fast adaptive algorithm   #System identification   #Nonlinear system(Volterra) identification  

참고문헌 (12)

  1. T. Y. and B. Shahrrava, 'Performance of variable step-size LMS algorithms for linear adaptive inverse control systems,' Electrical and Computer Engineering, 2005. Canadian Conference on 1-4, pp.755 - 758, May 2005 

  2. M. T. Akhtar, M. Abe and M. Kawamata, 'A new variable step size LMS algorithm-based method for improved online secondary path modeling in active noise control systems,' Audio, Speech and Language Processing, vool. 14, Issue 2, pp.720 - 726, March 2006 

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  3. R. C. Bilcu, P. Kuosmanen and K. Egiazarian, 'A transform domain LMS adaptive filter with variable step-size,' IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, Issue 2, pp.51 - 53 Feb. 2002 

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  10. Z. S. Liu, 'QR methods of O(N) complexity in adaptive parameter estimation,' IEEE Trans, Signal Processing, vol. 43, pp.720-729, 1995 

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  11. S. C. Chan, X. X. Yang, , 'Improved approximate QR-LS algorithms for adaptive filtering,' IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 51, Issue 1, pp. 29 - 39, Jan. 2004 

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  12. S. Haykin, Adaptive Filter Theory-fouth edition, Upper - Saddle River, New_Jersey 07458: Prentice Hall, 2002 

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