Least-Mean-Square Adaptive Filter (LMS) 알아보기

목차

1. LMS algorithm Overview

2. Statistical LMS theory

 

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수식 전개는 계산 용이성을 위해, complex가 아닌 real을 가정하였습니다.

1. LMS algorithm Overview

 

Least-mean-square (LMS) 알고리즘은 stochastic gradient 알고리즘의 일종으로, tap-weight를 정확히 gradient 방향이 아닌 randomness 더해진 방향으로 이동시키는 방법을 말합니다. LMS 알고리즘은 gradient descent와 달리 expectation 대신 가장 최신 값만을 사용하여 tap-weight를 업데이트합니다.

 

 

LMS 알고리즘은 FIR 필터에 input vector가 주어지면 adaptive하게 tap-weight를 조절하여 desired response와 실제 출력 사이의 error를 최소화합니다. 이를 통해 필터는 최적화되며, desired response에 가까운 output을 생성하게 됩니다. 

 

 

* Canonical model of the complex LMS algorithm

 

* Application: Adaptive noise cancelling applied to a sinusoidal interference

 

2. Statistical LMS theory

 

LMS 필터는 linear estimator가 아닙니다. 정확히 linear하게 동작하는 것이 아니라 과거의 입력과 오류를 non-linear하게 결합하여 추정합니다. 이런 특성으로 인해 LMS 필터를 수학적으로 분석하는 건 매우 복잡한 일입니다. LMS 필터는 반복을 통해 tap-weight를 업데이트하면서 weight error vector $\underset{―}{\epsilon }$ 값을 줄여나갑니다. $\mu$가 작을 때, LMS 알고리즘은 direct-averaging method를 통해 위와 같은 식을 따르게 됩니다.

 

 

LMS 성능을 분석하기 위해, '1) convergence 2) convergence speed 3) convergence 후 MSE'를 확인하려고 합니다. LMS 필터의 수렴 특성과 MSE를 알려면 3가지 가정이 필요합니다. 첫 번째는, $\mu$가 작으면 LMS 필터는 low cutoff frequency를 가지는 low-pass filter로서 동작하여 weight error vector인 ${\epsilon }_o(n)$이 실제 $\epsilon (n)$ 에 근사하게 된다는 가정입니다. 두 번째는, 원하는 신호 $d(n)$이 실제 weight ${\mathbf{\text{w}}}_o$에 입력 벡터 $\mathbf{\text{u}}(n)$을 곱하고 여기에 estimation error인 white noise $e(n)$이 불가피하게 더해져 생성된다는 가정입니다. 세 번째는, input vector 와 desired response가 모두 Gaussian 분포를 따른다는 가정입니다.

 

GIST 신종원 교수님 '적응신호처리' 수업 자료를 바탕으로 쓴 글입니다.