| 1 |
1
입력 신호에 대한 LMS(Least Mean Square) 방식의 계수벡터 업데이트에 의해, 노드의 추정 정확도에 대한 향상 가능성 여부를 적응필터의 계수벡터에 대한 MSD(Mean Square Deviation)의 감소 여부를 근거로 하여 결정하는 단계;상기 추정 정확도에 대한 향상 가능성 여부의 결정에 근거하여, 상기 계수벡터를 업데이트하는 단계; 및상기 업데이트된 계수벡터를 인접 노드들로 전송하는 단계를 포함하고,상기 적응필터의 계수벡터에 대한 MSD 감소 여부는, 다음의 수식을 사용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정방법
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서, 상기 계수벡터를 업데이트하는 단계는, 상기 입력신호가 상기 수식을 만족하는 경우에 상기 계수벡터에 대한 업데이트를 진행하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정방법
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서, 상기 입력신호가 상기 수식을 만족하지 못하는 경우에, 상기 계수벡터의 업데이트 과정 및 상기 계수벡터 전송과정을 종료하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정방법
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서, 상기 적응필터를 이용한 분산 추정방법은상기 입력신호가 감지되는가를 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 입력신호가 감지된다면, 상기 노드의 분산 파라미터의 추정 정확도에 대한 향상 가능성 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정방법
|
| 5 |
5
청구항 1에 있어서, 상기 적응필터를 이용한 분산 추정방법은상기 업데이트된 계수벡터를 상기 인접 노드들의 계수벡터들과 결합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정방법
|
| 6 |
6
청구항 5에 있어서, 상기 인접 노드들의 계수벡터들은 상기 업데이트된 인접 노드들로부터 제공된 계수벡터들 및 업데이트되지 않은 인접 노드들이 가장 최근에 전송한 계수벡터들 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정방법
|
| 7 |
7
청구항 5에 있어서, 상기 계수벡터를 상기 인접 노드들의 계수벡터들과 결합하는 단계는각각의 계수벡터들에 가중치를 부여하여 선형적 결합을 하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정방법
|
| 8 |
8
입력 신호에 대한 LMS(Least Mean Square) 방식의 계수벡터 업데이트에 의해, 노드의 추정 정확도에 대한 향상 가능성 여부를 적응필터의 계수벡터에 대한 MSD(Mean Square Deviation)의 감소 여부를 근거로 하여 결정하는 프로세서;상기 프로세서의 상기 추정 정확도에 대한 향상 가능성 여부의 결정에 근거하여, 상기 계수벡터를 업데이트하는 업데이트 처리부; 및상기 업데이트된 계수벡터를 인접 노드들로 전송하는 통신 인터페이스부를 포함하고,상기 프로세서는, 다음의 수식을 사용하여 상기 적응필터의 계수벡터에 대한 MSD 감소 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정장치
|
| 9 |
9
청구항 8에 있어서, 상기 업데이트 처리부는, 상기 입력신호가 상기 수식을 만족하는 경우에 상기 계수벡터에 대한 업데이트를 진행하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정장치
|
| 10 |
10
청구항 8에 있어서, 상기 프로세서는 상기 입력신호가 상기 수식을 만족하지 못하는 경우에, 상기 계수벡터의 업데이트 과정 및 상기 계수벡터 전송과정을 종료하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정장치
|
| 11 |
11
청구항 8에 있어서, 상기 프로세서는 상기 입력신호가 감지되는가를 결정하고, 상기 입력신호가 감지된다면, 상기 노드의 분산 파라미터의 추정 정확도에 대한 향상 가능성 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정장치
|
| 12 |
12
청구항 8에 있어서, 상기 적응필터를 이용한 분산 추정장치는상기 업데이트된 계수벡터를 상기 인접 노드들의 계수벡터들과 결합하는 계수벡터 결합부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정장치
|
| 13 |
13
청구항 12에 있어서, 상기 인접 노드들의 계수벡터들은 상기 업데이트된 인접 노드들로부터 제공된 계수벡터들 및 업데이트되지 않은 인접 노드들이 가장 최근에 전송한 계수벡터들 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정장치
|
| 14 |
14
청구항 12에 있어서, 상기 계수벡터 결합부는각각의 계수벡터들에 가중치를 부여하여 선형적 결합을 하는 것을 특징으로 하는 적응필터를 이용한 분산 추정장치
|
