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NTIS 바로가기한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.40 no.9, 2015년, pp.1793 - 1801
임준석 (Sejong University, Dept. of Electrical Engineering) , 편용국 (GangWon Provincial College, Dept. of Information and Communication)
In a recent work, kernel recursive least-squares tracker (KRLS-T) algorithm has been proposed. It is capable of tracking in non-stationary environments using a forgetting mechanism built on a Bayesian framework. The forgetting mechanism in KRLS-T is implemented by a fixed forgetting factor. In pract...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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망각 기저의 핵심은 무엇인가? | 이 알고리즘은 비정재 환경에서 베이지안 이론에 기반한 망각 기저를 사용하고 있다. 이런 망각 기저의 핵심은 고정 망각인자를 사용하는 것이다. 그러나 실제 환경에서는 시스템의 비정재 정도까지도 시변인 경우가 많다. | |
고정 망각인자는 무엇이 불가능한가? | 그러나 실제 환경에서는 시스템의 비정재 정도까지도 시변인 경우가 많다. 이 경우 고정 망각인자로는 시스템의 바른 추정이 불가하다. 본 논문에서는 가변 망각인자를 사용한 KRLS-T를 제안한다. | |
KRLS-T는 무엇을 사용하는가? | 최근 KRLS-T라고 하는 커널 기반의 RLS 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 비정재 환경에서 베이지안 이론에 기반한 망각 기저를 사용하고 있다. 이런 망각 기저의 핵심은 고정 망각인자를 사용하는 것이다. |
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