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NTIS 바로가기한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.41 no.9, 2016년, pp.1141 - 1145
임준석 (Sejong University Department of Electronic Engineering) , 편용국 (GangWon State University Department of Information and Communication)
In general, a variable forgetting factor is applied to the RLS algorithm for the time-varying parameter estimation in the non-stationary environments. The introduction of a variable forgetting factor to RLS needs heavy additional calculation complexity. We propose a new Gauss Newton variable forgett...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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비정재성 환경에서 계속 변화하는 참 파라메터 값을 추정하는 추적 성능을 높이기 위해서는 어떻게 해야 하는가? | 비정재성 환경에서 계속 변화하는 참 파라메터 값을 추정하는 추적 성능을 높이기 위해서는, RLS 알고리즘의 망각 인자를 가변적으로 조절할 필요가 있다. 이런 가변 망각인자에 대한 기본적인 방법이 Simon Haykin[4]의 책에 소개된 바 있다. | |
RLS 알고리즘이 좋지 않은 성능을 보이는 환경은 무엇인가? | RLS (Recursive Least Squares) 알고리즘은 신호처리 및 통신 분야에서 널리 쓰이는 적응 알고리즘 중하나이다[1-3]. 또한 RLS 알고리즘은 정재성(stationary) 신호 환경에서 좋은 성능과 빠른 적응 속도를 보여주는 알고리즘이지만, 고정된 망각 인자 (혹은 메모리)를 가지고 있기 때문에 비정재성(non-stationary) 신호 환경에서는 좋지 않은 성능을 보여준다. | |
가우스 뉴턴 형식의 가변 망각인자는 어떤 단점을 가지고 있는가? | 송성욱 등은 가변 망각 인자의 추정 성능을 더욱 향상 시키고자 가우스 뉴턴 형식의 가변 망각인자를 소개한 바 있다[5]. 이는 기존의 가변 망각인자 RLS 알고리즘[4]에 비해 더 좋은 성능을 보여주지만 [5] , 연산량이 크게 증가하는 단점을 가지고 있다[5]. 본 논문에서는 부가 연산량이 적은 가우스 뉴턴 가변 망각인자 RLS 알고리즘을 제안한다. |
J. Lim and Y. Pyeon, "Kernel RLS algorithm using variable forgetting factor," J. KICS, vol. 40, no. 9, pp. 1793-1801, Sept. 2105.
M. Choi and S. Lee, "Comparison study of channel estimation algorithm for 4S maritime communications," J. KICS, vol. 38, no. 3, pp. 288-293, Mar. 2013.
Simon Haykin, Adaptive filter theory, Prentice-Hall, Inc., 4th Ed., 2002.
S. Song, J. Lim, S. Baek, and K. Sung, "Gauss newton variable forgetting factor recursive least squares for time varying parameter tracking," Electronics Lett., vol. 36, no. 11, pp. 988-990, Nov. 2000.
S. Song, "Self-tuning adaptive algorithm and applications," Ph.D. dissertation, Seoul National Univ. 2003.
S. Song and K. Sung, "Reduced complexity self-tuning adaptive algorithms in application to channel estimation," IEEE Trans. Commun., vol. 55, no. 8, pp. 1448-1452, Aug. 2007.
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