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오차확률분포 사이 유클리드 거리의 새로운 기울기 추정법
A New Gradient Estimation of Euclidean Distance between Error Distributions 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.8, 2014년, pp.126 - 135  

김남용 (강원대학교 공학대학 전자정보통신공학부)

초록
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오차 신호의 확률분포 사이의 유클리드 거리 (Euclidean distance between error probability density functions, EDEP)는 충격성 잡음 환경의 적응 신호 처리를 위한 성능 지수로 사용되었다. 이 EDEP 알고리듬의 단점 중의 하나로 각 반복 시간마다 수행하는 이중적분에 의해 과다한 계산상의 복잡성이 있다. 이 논문에서는 EDEP 와 그 기울기 계산에서 계산상의 부담을 줄일 수 있는 반복적 추정 방법을 제안하였다. 데이터 블록 크기 N에 대하여, 기존의 추정 방식에 의한 EDEP와 그 기울기 계산량은 $O(N^2)$인 반면, 제안한 방식의 계산량은 O(N)이다. 성능 시험에서 제안한 방식의 EDEP와 그 기울기는 정상상태에서 기존의 블록 처리 방식과 동일한 추정결과를 나타냈다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방식이 실제 적응신호처리 분야에서 효과적인 방식임을 알 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Euclidean distance between error probability density functions (EDEP) has been used as a performance criterion for supervised adaptive signal processing in impulsive noise environments. One of the drawbacks of the EDEP algorithm is a heavy computational complexity due to the double summation ope...

주제어

#Computational complexity   #Error distribution   #Euclidian distance   #Gradient   #Impulsive noise  

AI 본문요약
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제안 방법

  • In the work [8] the researchers proposed to minimize the ED of error PDFs (EDEP) for FIR adaptive filter structures and derived adaptive algorithms adjusting the weights so that the error PDF matches a delta function. This algorithm based on the minimization of the EDEP has shown superior learning performance even in impulsive noise environments[9].
  • In this paper, a recursive approach to the EDEP and its gradient estimation for the weight update of the EDEP algorithm is proposed in order to reduce the computational complexity. For that purpose, the relationship between the current components of the EDEP and the next time components is investigated to see if their estimation can be done recursively.

이론/모형

  • . The information potential consists of probability density functions (PDFs) constructed by the kernel density estimation method with the Gaussian kernel[5].
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참고문헌 (9)

  1. S. Haykin, Adaptive Filter Theory. Prentice Hall. 4th edition, 2001. 

  2. B. Widrow, Adaptive Signal processing, Prentice - Hall, New Jersey, 1985. 

  3. J. Proakis, Digital Communications, McGraw - Hill, 2nd edition, 1989. 

  4. J. Principe, D. Xu and J. Fisher, Information Theoretic Learning in: S. Haykin, Unsupervised Adaptive Filtering, Wiley, (New York, USA), pp. 265-319, 2000. 

  5. E. Parzen, "On the estimation of a probability density function and the mode," Ann. Math. Stat. Vol. 33, p.1065, 1962. 

    crossref

  6. S. Kullback, Information Theory and Statistics, Dover Publications. (New York, USA), 1968. 

  7. K. Jeong, J. Xu, D. Erdogmus, and J. Principe, "A new classifier based on information theoretic learning with unlabeled data," Neural Networks, Vol. 18, pp. 719-726, 2005. 

    상세보기 crossref

  8. N. Kim, K. Jung, and L. Yang, "Maximization of zero-error probability for adaptive channel equalization," JCN, Vol. 12. pp. 459-465, Oct. 2010. 

    원문보기 상세보기 crossref

  9. N. Kim and Y. Hwang, "Communication equalizer algorithms with decision feedback based on error probability," Journal of the Korea Academia -Industrial cooperation society, Vol. 12, pp. 2390-2395, May, 2011. 

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