효율적인 가변 변수를 이용한 아크탄젠트 비용함수 기반diffusion NLMS 알고리즘

Abstract

본 논문은 효율적 가변 변수를 이용한 아크탄젠트 비용함수 기반의 충격잡음에 강인한 diffusion NLMS 알고리즘을 제안한다. 특히, 지수 함수 형태의 기존 가변 변수 기법은 충격 잡음의 발생 확률 정보가 요구되는 반면에, 제안하는 가변 변수 기반 diffusion NLMS는 사전 정보가 요구되지 않으면서도 아크탄젠트 비용함수의 특징을 이용하여 충격 잡음 환경에서 기존의 diffusion NLMS보다 적은 연산량으로 높은 MSD 수렴 성능을 보인다. 끝으로, 시스템 추정 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 수렴 성능을 검증한다.

In this paper, we propose an arctangent-cost-function based diffusion NLMS algorithm with an efficient variable parameter, robust against impulsive noise in the adaptive network. Compared with conventional algorithms where the variable parameter is an exponential function and the occurrence probability of impulsive noise is required, the proposed distributed estimation algorithm, utilizing the characteristics of the arctangent cost function is of less computational complexity and requiring no prior knowledge on impulsive noise, yields improved MSD convergence. Finally, its convergence performance is verified by using computer simulations for system identification.