과거계수 정보를 이용한 멀티밴드 구조 부밴드 적응 필터링

Abstract

신호처리 분야에서 널리 사용되는 적응 필터링 알고리즘 중에서, normalized least-mean-square (NLMS) 알고리즘은 구현이 용이하고 연산량이 적다는 장점을 갖지만, 높은 상관도를 가진 입력신호의 경우 수렴성능이 저하된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 부밴드 적응 필터링 (subband adaptive filtering: SAF) 알고리즘이 제안되었다. 부밴드 적응 필터링 알고리즘은 입력신호를 여러 주파수대역으로 나눠 신호의 상관도를 줄임으로써 알고리즘의 수렴속도가 개선되지만, 앨리어싱이나 밴드엣지 효과로 인해 수렴성능이 제한된다. 최근에 멀티밴드 구조 부밴드 적응 필터링(multiband-structured subband adaptive filter: MASF) 알고리즘에 인접투사 (affine projection) 방법을 적용함으로써 입력신호의 정보를 재사용하여 수렴 속도를 개선한 알고리즘이 제안되었다. 그러나 주변 환경의 잡음이 큰 경우, 적응필터의 계수벡터가 심하게 변할 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 과거벡터 정보를 이용하는 멀티밴드 구조 부밴드 적응 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서, 현재와 과거벡터들 간의 차이의 제곱 평균을 취해 필터계수를 업데이트하는 방법을 활용하여, 주변 환경의 잡음에 강인한 적응 필터링 알고리즘을 유도한다. 제안하는 방법은 인접투사 방법을 이용한 부밴드 적응필터링 알고리즘에 과거계수 벡터 정보를 활용하여 현재 계수벡터의 업데이트 식을 유도하였다. 또한, 부밴드 적응필터의 과거계수 벡터의 개수를 상황에 따라 조정함으로써 업데이트 과정에서 발생하는 수렴 속도 감소와 연산량 증가 문제도 해결할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 기존 알고리즘에 비해 계수추정 성능 향상과 주변 환경의 잡음에 강인함을 확인한다.