$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a new Kurtosis driven Variable Step-Size Normalized Least Mean Square (KVSSN-LMS) algorithm to prevent repeater from oscillation due to feedback signal of radio frequency (RF) repeater. To get better Mean Square Error (MSE) performance, step-size is adjusted using the kurtosis. T...

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • iteration time between NLMS, VSS-NLMS, KVSS-LMS algorithm and proposed algorithm. The proposed algorithm has better MSE performance by 5dB to 25dB than KVSS-LMS, VSS-NLMS, NLMS algorithms.
  • The simulation results show that the proposed KVSSNLMS algorithm has a better MSE performance that that of other algorithms. The proposed algorithm has 5dB to 25dB better MSE performance compared to KVSS-LMS, VSS-NLMS, NLMS algorithms. The proposed algorithm shows a better ERLE performance with increased iterations.

이론/모형

  • In this paper, we propose a new Kurtosis driven Variable Step Size Normalized Least Mean Square (KVSS-NLMS) algorithm, which utilizes kurtosis to adjust the step sizes, for canceling the feedback interference signals in the repeater for Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA, 1920 — 2170 MHz) bands. Its target is to decrease Mean Square Error (MSE) and obtaining a good echo return loss enhancement (ERLE)[3].
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. B. Widrow and S. D. Steams, "Adaptive Signal Processing," Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1985. 

  2. S. Haykin. "Adaptive Filter Theory," 4-th ed., Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2002. 

  3. Casco. F, Medina-Ramirez. R.C, Lopez-Guerrero. M, and Jalpa-Vilanueva. C, "VS-SC: A Variable Step Size NLMS Algorithm," CCECE, vol.22-26, pp. 896-899, 2007. 

  4. R.H. Kwong and E.W. Johnston, "A Variable Step Size LMS Algorithm," IEEE Transactions on Signal Processing, vol.40, no.7, pp. 1633-1642, July 1992. 

  5. D. I. Pazaitis and A.G Constantinides, "A novel Kurtosis driven variable step size adaptive algorithm," IEEE Transactions on Signal Processing, vol.47, pp. 864-872, 1999. 

  6. C. Paleologu, S. Ciochina, and J. Benesty "Variable Step-Size NLMS Algorithm for Under Modeling Acoustic Echo Cancellation," IEEE Signal Processing Letters. vol.15, pp.5-8, 2008. 

  7. A. I. Sulyman and A. Zerguine, "Convergence and Steady-State Analysis of a Variable Step-Size Normalized LMS Algorithm," IEEE Transactions on Signal Processing., vol.49, pp.1016-1019, 2001. 

  8. Guo. Yecai and Zhao Junwei, "Combined Kurtosis Driven Variable Step Size Adaptive Line Enhancer," IEEE ICARCV, vol.3, pp. 1901-1906, 2004. 

  9. S.C. Chan and Y. Zhou, "On the Convergence Analysis of the Normalized LMS and the Normalized Least Mean M-Estimate Algorithms," IEEE International Symposium, vol.15-18, pp.1048-1053, 2007. 

  10. Jacob Benesty, Heman Rey, Leonardo Rey Vega, and Sara Tressens, "A Nonparametric VSS-NLMS Algorithm," IEEE Signal Processing Letters, vol.13, no.10, October 2006. 

  11. B. E. Jun and D. J. Park, "Novel steepest descent adaptive filter derived from new performance function with additional exponential term," Signal Process., vol.36, pp.189-199, 1994. 

  12. S. Kami and G. Zeng, "A new convergence factor for adaptive filters," IEEE Trans. Circuits Syst., vol.36, pp.1011-1012, July 1989. 

  13. V. J. Mathews and Z. Xie, "A stochastic gradient adaptive filter with gradient adaptive step size," IEEE Transactions on Signal Processing, vol.41, pp.2075-2087, June 1993. 

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로