초록 close

본 논문에서는 가변블록을 이용하여 기존의 LMS 알고리듬보다 빠른 수렴속도를 갖는 동시에 추가되는 계산량을 줄일 수 있는 가변 블록 알고리듬(VB-LMS)를 제안한다. 블록 길이를 짧게 하여 필터의 계수 갱신을 빠르게 하고 수렴됨에 따라 필터 계수의 갱신 주기를 증가하여 계산량을 감소시킨다. 이때 사용되는 스텝사이즈는 적응 초기에 적합한 최적값을 유도하여 사용한다. 유도된 최적 초기 스텝사이즈는 적응 초기에 빠른 수렴속도를 보장하며 적응됨에 따라 증가하는 블록 길이는 블록 길이에 비례하는 스텝사이즈를 사용할 수 있는 블록 LMS 알고리듬의 효과에 의해 작은 정상상태를 나타내게 된다. 제안 알고리듬은 기존의 LMS와 nLMS 알고리듬보다 수렴속도 및 미조정(misadjustment)에서 우수함을 보였다.


In this paper, we present a new approach for block LMS algorithm using variable block length, which provides improved convergence speed while maintaining the misadjustment of conventional LMS algorithm. The block length increases or decreases as the averaged square error during the block length increases or decreases. And we derive the optimum initial step size under the white Gaussian input signal environment. This optimum step size is used to prove the performance of the proposed algorithm. imulation results which comparing the proposed method to the block LMS algorithm and the normalized LMS algorithm indicate its better performance on convergence rate and misadjustment.