과거계수 벡터를 이용한 멀티밴드 구조 부밴드 적응 필터링 알고리즘

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 과거벡터를 이용한 개선된 성능의 멀티밴드 구조의 부밴드 적응 필터 알고리즘을 제안한다. 기존 부 밴드 적응 필터 알고리즘은 적응 필터의 현재의 계수 벡터만을 가지고 다음 계수 벡터를 업데이트하기 때문에 주변 환경의 잡음이 높을 경우, 필터 계수의 심한 변동으로부터 취약하다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 적응 필터의 과거계수 벡터와 평균을 취하는 방법을 활용하여 현재의 계수 벡터를 업데이트하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 처음으로 인접투사 방법을 활용한 부밴드 적응 필터링 알고리즘에 과거계수 벡터를 사용하였고, 부밴드 적응 필터의 계수벡터 개수를 적응적으로 설정하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 주변 환경의 잡음에 강인한 성능을 보인다. 또한, 출력신호의 오차를 통해 과거벡터 개수를 상황에 따라 적절히 조절함으로써 수렵 속도를 향상시켰다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, an improved multiband-structured subband adaptive filter using past weight vectors is proposed. In case of high background noise, heavy fluctuation can occur in the estimated weight vector since the conventional subband adaptive filtering algorithm updates the next weight vector by using the present weight vector. To solve the problem, we propose a new method of updating the present weight vector in the multiband- structured subband adaptive filter by averaging present and past weight vectors. Through the proposed method, we use past weight vectors for subband adaptive filtering algorithm using an affine projection method at first, whereby the number of past weight vectors is adaptively determined. Computer simulation results demonstrate the robust performance of the proposed algorithm even in case of high background noise. Also, it is shown that the convergence speed can be improved by adaptively controlling the number of past weight vectors depending on the output error information.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론
• II. 제안하는 멀티밴드 구조 부밴드 적응 필터링 알고리즘
• III. 컴퓨터 시뮬레이션 결과
• IV. 결론
• 참고문헌
• 국문초록
• Abstract

참고문헌 (Reference)

• 1 Lee, K. A., "Subband Adaptive Filtering：Theory and Implementation" Wiley 2009
• 2 Kim, S. E., "Steady-state analysis of the NLMS algorithm with reusing coefficient vectors and a method for improving its performance" 2011
• 3 Morgan, D. R., "Slow asymptotic convergence of the LMS acoustic echo cancelers" 3 (3): 1995
• 4 Lee, K. A., "Improving convergence of the NLMS algorithm using constrained subband updates" 11 (11): 2004
• 5 Ni, J., "Improved normalised subband adaptive filter" 48 (48): 2012
• 6 Sayed, A. H., "Fundamentals of Adaptive Filtering" John Wiley and Sons 2003
• 7 Ozeki, K., "An adaptive filtering algorithm using an orthogonal projection to an affine subspace and its properties" 67-A (67-A): 1984
• 8 Yang, F., "An Improved multiband-structured subband adaptive filter algorithm" 19 (19): 2012
• 9 Benesty, J., "A nonparametric VSS NLMS algorithm" 13 (13): 2006