시변 시스템 추정을 위한 연산량이 적은 가우스 뉴턴가변 망각인자를 사용하는 RLS 알고리즘 (Low Complexity Gauss Newton Variable Forgetting Factor RLS for Time Varying System Estimation)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 41권 / 9호 / 1141 ~ 1145페이지
· 저자명 : 임준석, 편용국

초록

일반적으로 RLS 알고리즘에서 비정재성(non-stationary) 환경에서 시간에 따라 변하는 파라메터를 좀 더 잘 추정하기 위해서 가변 망각인자를 사용한다. RLS 알고리즘에서 가변 망각인자를 사용할 때는 연산량이 많이 증가하는 단점이 수반된다. 본 논문에서는 연산량이 적은 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 기존 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS와 거의 유사한 성능을 보유하고 있을 뿐만 아니라 부가로 요구되는 연산량을 O(N2)에서 O(N)으로 줄이는 효과도 준다.

영어초록

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 forgetting factor RLS algorithm which needs small amount of calculation as well as estimates the better parameters in time-varying nonstationary environment. The algorithm performs as good as the conventional Gauss Newton variable forgetting factor RLS and the required additional calculation complexity reduces from O(N2) to O(N).

참고자료

· 없음