Variable Step-Size Sign Subband Adaptive Filter

This letter proposes a variable step-size sign subband adaptive filter (SSAF) based on the minimization of mean-square deviation (MSD). In the process of minimizing the MSD, because it is not feasible to know the exact value of the MSD, the step size is derived by minimizing the upper bound of the MSD in each iteration. The proposed algorithm uses this step size in the SSAF update equation so as to improve the filter performance in terms of the convergence rate and the steady-state estimation error. The proposed algorithm is tested in a system-identification scenario that includes impulsive noise. Simulation results show that the proposed algorithm performs better than the previous algorithms.X113027sciescopu

A band-dependent variable step-size sign subband adaptive filter

This letter proposes a band-dependent variable step-size sign subband adaptive filter using the concept of mean-square deviation (MSD) minimization. Since it is difficult to obtain the value of the MSD accurately, the proposed step size is derived by minimizing the upper bound of the conditional MSD with given input By assigning the different step size in each band, the filter performance can be improved. Moreover, we suggest the estimation method of the measurement-noise variance in an impulsive-noise environment, because the proposed algorithm needs the measurement-noise variance to calculate the step size. The reset algorithm is also applied for maintaining the filter performance when a system change occurs suddenly. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm performs better than the existing algorithms in aspects of the convergence rate and the steady-state estimation error. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.X111514sciescopu

Study for the Performance Improvement of Adaptive Filtering Algorithm based on Minimizing the Mean-Square Analysis

DoctorThis work presents several algorithms to improve the performance of the adaptive filter based on minimizing the mean-square-deviation (MSD). Chapter 2 presents a normalized subband adaptive filter algorithm with a variable step size based on the MSD analysis. Since the spectrum of each input signal in subbands is close to that of white noise, the MSD can be approximated. The step size in this study is chosen such that the MSD undergoes the largest decrease from one iteration to the next, which leads to a fast convergence rate and a small misalignment. Simulation results confirm that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms in the literature. Chapter 3 presents a MSD analysis of the periodic affine projection algorithm (P-APA) and two update-interval selection methods to achieve improved performance in terms of the convergence and the steady-state error. The MSD analysis of the P-APA considers the correlation between the weight error vector and the measurement noise vector. Using this analysis, it is verified that the update interval governs the trade-off between the convergence rate and the steady-state errors in the P-APA.To overcome this drawback, the proposed APAs increase the update interval when the adaptive filter reaches the steady state. Consequently, these algorithms can reduce the overall computational complexity. The simulation results show that the proposed APAs perform better than the previous algorithms. Chapter 4 presents a variable step-size affine projection sign algorithm (APSA) based on the minimization of MSD. Because the proposed algorithm calculates the optimum step size in every iteration, it ensures the improved performance in aspect of convergence rate and misalignment compared with the conventional APSAs. The proposed algorithm is tested in the system identification scenario including impulsive noise. Chapter 5 presents a variable step-size sign subband adaptive filter (SSAF) based on the minimization of MSD. In the process of minimizing the MSD, because it is not feasible to know the exact value of the MSD, the step size is derived by minimizing the upper bound of the MSD in each iteration. The proposed algorithm uses this step size in the SSAF update equation so as to improve the filter performance in terms of the convergence rate and the steady-state estimation error. Simulation results show that the proposed algorithm performs better than the previous algorithms.본 연구에서는 무게 추측 차이 평균 제곱 (MSD)를 줄이는 방법을 이용하여 적응형 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 Chapter 2에서는 MSD 분석을 통한 normalized subband adaptive filter용 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안한다. 각 subband를 통과한 입력신호는 white noise와 스펙트럼이 유사하기 때문에 이를 이용하여 MSD를 근사적으로 알아낸다. 그리고 근사적으로 구한 MSD를 가장 빠르게 줄이는 스텝사이즈를 선택하여 사용함으로써 빠른 수렴성능과 작은 정상 상태 오차를 가지는 알고리즘을 제안한다. Chapter 3에서는 periodic affine projection algorithm (P-APA) 의 MSD 분석방법을 제안하고 이를 이용하여 두 가지의 갱신 주기 선택 방법을 제안한다. P-APA의 MSD를 분석할 때 무게 오차 벡터와 계측 노이즈 벡터 사이의 연관성을 고려하였으며 이를 이용하여 P-APA의 갱신 주기에 따른 성능변화를 입증하였다. 또한 P-APA의 성능을 높이기 위한 적절한 갱신 주기를 찾는 방법을 제안하였다. Chapter 4에서는 affine projection sign algorithm APSA)의 MSD를 최소화 시키는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안한다. APSA는 스텝사이즈에 따라 성능변화가 일어나기 때문에 빠른 수렵성능과 작은 정상 상태 오차를 가지는 알고리 즘을 제안하다. Chapter 5에서는 sign subband adaptive filter의 MSD를 최소화 시키는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안한다. SSAF의 정확한 MSD를 구하기 어렵기 때문에 MSD의 상한을 최소화 하는 스텝사이즈를 구하여 사용한다

충격성 잡음에 강인한 적응형 필터의 성능 개선 알고리즘 연구

DoctorThis dissertation presents several adaptive filtering algorithms to improve the performance in the presence of impulsive noises. The variable step-size algorithms are based on the mean-square deviation (MSD) minimization to derive their step sizes optimally to improve the convergence rate and the steady-state estimation error. Moreover, one algorithm for sparse system adopts the L0-norm cost to improve the convergence rate. Chapter 2 presents a variable step-size sign algorithm through the minimization of the MSD. Because it is difficult to obtain the MSD accurately, the upper bound of the MSD is derived for calculating the step size at each iteration. The proposed algorithm is not only robust to impulsive noises, has but also improved filter performance in aspects of the convergence rate and the steady-state estimation error owing to the proposed variable step-size strategy. The simulation results verify that the proposed algorithm has better performance than the existing algorithms in a system-identification scenario in the presence of impulsive noises. Chapter 3 proposes a variable step-size affine projection sign algorithm (APSA), which is characterized by its robustness against impulsive noises. To obtain a step size reasonably, the proposed algorithm investigates the MSD of APSA. Because it is impossible to accurately compute the MSD of APSA, the proposed algorithm derives the upper bound of the MSD using the upper bound of the L1-norm of the measurement noise. The optimal step size is calculated at each iteration by minimizing the upper bound of the MSD, which improves the filter performance with respect to the convergence rate and the steady-state estimation error. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm improves the filter performance in a system-identification scenario in the presence of impulsive noises. Chapter 4 presents a band-dependent variable step-size sign subband adaptive filter using the concept of MSD minimization. Since it is difficult to obtain the value of the MSD accurately, the proposed step size is derived by minimizing the upper bound of the conditional MSD with given input. By assigning the different step size in each band, the filter performance can be improved. Moreover, we suggest the estimation method of the measurement-noise variance in an impulsive-noise environment, because the proposed algorithm needs the measurement-noise variance to calculate the step size. The reset algorithm is also applied for maintaining the filter performance when a system change occurs suddenly. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm performs better than the existing algorithms in aspects of the convergence rate and the steady-state estimation error. Chapter 5 proposes an APSA with L0-norm cost to improve the convergence rate in a sparse system. The proposed algorithm is robust to impulsive noise due to L1-norm minimization. It also ensures improved performance in terms of convergence rate owing to the L0-norm cost. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm improves the filter performance of sparse system identification.본 연구에서는 충격성 잡음에 강인한 적응형 필터 알고리즘들의 성능 개선 방법들에 대하여 제안한다. 세 가지 적응형 필터 알고리즘들에 대한 가변 스텝사이즈 조절 방법은 평균 제곱 편차 (MSD)를 최소화하는 원리를 이용하여 최적의 스텝사이즈를 유도해 내어, 수렴 성능과 정상 상태 오차를 개선시킨다. 또 다른 하나의 적응형 필터 알고리즘은 성긴 시스템에서의 L0-norm cost를 이용하여 수렴 성능을 향상시킨다. 먼저 Chapter 2에서는 부호 알고리즘의 MSD를 최소화시킬 수 있는 가변 스텝사이즈를 구하는 방법을 제안한다. MSD를 정확하게 얻는 것은 어렵기 때문에 MSD의 상계를 유도하여 스텝사이즈를 구한다. 본 알고리즘은 충격성 잡음에 강인할 뿐 아니라, 가변 스텝사이즈 전략 덕분에 기존의 부호 알고리즘에 비해 수렴 성능과 정상 상태 오차를 개선시킨다. Chapter 3에서는 충격성 잡음 환경에 강인한 인접 투사 부호 알고리즘에 대한 가변 스텝사이즈 조절 방법에 대해 제안한다. 본 알고리즘도 마찬가지로 MSD를 최소화하는 원리를 이용하여 스텝사이즈를 구하게 되는데, MSD의 상계를 유도하여 최적의 스텝사이즈를 구한다. MSD의 상계를 구하기 위하여 측정 잡음의 L1 norm의 상계를 이용한다. 이와 같은 가변 스텝사이즈 조절 방법을 이용하여 수렴 성능과 정상 상태 오차를 개선한다. Chapter 4에서는 서브밴드 적응형 필터에 각 밴드마다 각기 다른 스텝사이즈를 가변적으로 조절하는 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘도 마찬가지로 MSD의 상계를 최소화시킬 수 있는 각 밴드마다의 스텝사이즈를 구한다. 본 알고리즘의 성능을 보다 실용적으로 만들기 위하여, 충격성 잡음 환경에서의 측정 잡음의 분산 값을 구하는 추정 방법도 제시하는 데, 이는 본 가변 스텝사이즈 알고리즘에서 측정 잡음의 분산 값이 필요하기 때문이다. 또한, 시스템이 갑자기 변하는 경우에도 강인한 성능을 지니게 하기 위해 재설정 알고리즘도 적용한다. 가변 스텝사이즈 알고리즘에 이러한 측정 잡음 분산 추정 알고리즘 및 재설정 알고리즘까지 제안하여, 적응형 필터의 성능을 개선시킨다. 마지막으로, Chapter 5에서는 성긴 시스템에서 인접 투사 부호 알고리즘에 L0-norm cost를 적용하여 수렴 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 충격성 잡음에 강인할 뿐만 아니라, L0-norm cost 덕분에 zero-attraction 효과를 가지고 있어서 성긴 시스템에서 수렴 성능을 향상시킨다