| No | 41323 |
|---|---|
| 標題（和） | 高速RLSと正規化LMSを組み合わせた高速適応フィルタアルゴリズム |
| 標題（英） | A Fast Adaptive Filter Algorithm Combiring Fast RLS and Normalized LMS |
| 研究会名（和） | 通信方式; ディジタル信号処理 |
| 研究会名（英） | Communication Systems; Digital Signal Processing |
| 開催年月日 | 1993-01-21 |
| 終了年月日 | 1993-01-22 |
| 会議種別コード | 2 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS92-94 // DSP92-94 |
| 抄録（和） | 本論文では,高速RLSアルゴリズムと正規化LMS(NLMS)を組み合わせた高速適応フィルタアルゴリズムを提案する.まず,高速RLSとNLMSの特性を検討し,性能改善のためのいくつかの改良を行なう.次に,提案する方法の主なアイデアを述べる.そこで,RLSとNLMSの追従特性を比較するための新しい境界条件を導入する.実際の応用に関して,NLMSの方がRLSよりも優れた追従特性を有するという興味ある結果が得られた.最後に,提案した方法の有効性を確認するために,システム推定の問題を取り上げ,定常環境と非定常環境におけるシミュレ-ションを行なった.その結果,RLSの速い収束性とNLMSの少ない計算量を維持し,高速RLSに比べて計算誤差に対して安定なアルゴリズムであることが確認できた. |
| 抄録（英） | In this paper,we introduce a fast adaptive filter algorithm which combines the fast RLS algorithm and the normalized LMS(NLMS) algorithm.We first study the performance of the fast RLS and the NLMS algorithm.Some modifications to further improve their performance are provided.Second,we introduce the main idea of the proposed algorithm with its combination method.Then,we define a new boundary which is used to compaxe the tracking performance between the NLMS and the RLS algorithm.Some interesting results are obtained,which indicate that in practical applications,the tracking performance of the NLMS is possible superior to that of the RLS.Finally,we demonstrate the efficiency of using the proposed algorithm through several simulations on system identification in stationary as well as nonstationary environment.The results show that the proposed algorithm can provide fast convergence rate like that of the fast RLS and remain the structural and computational simplicity like that of the NLMS. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.92 No.429〜432 |
| ページ開始 | 71 |
| ページ終了 | 78 |
| キーワード（和） | 追従速度 |
| キーワード（英） | Tracking speed |
| 本文の言語 | ENG |
| 著者（和） | 中山謙二 |
| 著者（ヨミ） | ナカヤマケンジ |
| 著者（英） | Nakayama Kenji |
| 所属機関（和） | 金沢大学 |
| 所属機関（英） | Kanazawa University |
| 著者（和） | 王幼華 |
| 著者（ヨミ） | オウヨウカ |
| 著者（英） | Wang Youhua |
| 所属機関（和） | 金沢大学 |
| 所属機関（英） | Kanazawa University |