적응방식이나 실시간 처리에 적합한 온라인 ARMA 계수추정을 위하여 공분산형 ARMA 고속 transversal 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 ARMA 모델의 경우 상관함수 행렬의 이동불변 특성이 각 블록 별로 만족함을 이용하여 ELS(Extended Least Squares)를 공분산형의 경우에 대해 고속 시갱신 알고리즘으로 구현한 것으로서, 알고리즘의 유도에는 사영연산자를 이용한 기하학적 접근방식을 사용하였다. 제안된 알고리즘은 13N+37 MADPR의 연산량을 필요로 하며, AR부분과 MA부분의 차수를 달리할 수 있다.
For effective on-line ARMA parameter estimation, a covariance type ARMA fast transversal filter (FTF) algorithm is presented. The proposed algorithm is a covariance type implementation of ELS(Extended Least Squares) estimator and it is a fast time update recursion which is based on the fact that the correlation matrix of ARMA model satisfies the shift invariance property in each sub-block. The geometric approach is used in the derivation of the proposed algorithm. It takes small computational burden of 13N+37 MADPR(Multiplication And Division Per Recursion). Also, AR and MA orders can be independetly and arbitrarily specified.
