IIR LMS 알고리즘에서의 바이어스 제거

ELIMINATION OF BIAS IN THE IIR LMS ALGORITHM

IRR 적응 휠터의 공식오차 방식은 지역 최소값에 관계없이 전역 최소값에 수렴하며 안정성이 높다. 그러나 공식오차 방식은 입력 신호에 잡음이 섞여 경우 예측계수가 바이어스 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 사전에 잡음에 대한 지식이 없이 바이어스가 없는 예측계수를 얻을 수 있는 새로운 공식 오차 방식을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 공식오차를 스므딩하는 방식을 이용하여 입력에 추가되는 잡음이 백색잡음인 경우 바이어스 없이 계수를 예측할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 새로운 알고리즘이 공식오차의 중요한 장점인 빠른 수렴속도와 안정성을 유지하며 바이어스를 효율적으로 제거함을 볼 수 있다.

The equation error formulation in the adaptive IIR filtering provides convergence to a global minimum regardless a local minimum with a large stability margin. However, the equation error formulation suffers from the bias in the coefficient estimates. In this paper, a new algorithm, which does not require a prespecification of the noise variance, is proposed for the equation error formulation. This algorithm is based on the equation error smoothing and provides an unbiased parameter estimate in the presence of white noise. Through simulations, it is demonstrated that the algorithm eliminates the bias in the parameter estimate while retaining good properties of the equation error formulation such as fast convergence speed and the large stability margin.