스톨링 현상을 방지하는 새로운 잡음 보조 LMS 알고리즘

** 본 논문은 디지털 적응 필터, 특히 LMS(LMS: Least‑Mean‑Square) 알고리즘이 제한된 비트 수를 가진 구현에서 겪는 ‘스톨링(stalling)’ 현상을 근본적으로 해결하고자 하는 연구이다. 스톨링은 가중치 업데이트 시 오차가 LSB(least‑significant bit) 이하로 작아져 반올림에 의해 가중치가 전혀 변하지 않는 현상으로, 8‑bit 이하의 저비트 환경에서 필터가 수렴을 멈추게 만든다. 기존 문헌에서는 비트 폭 확대, 스텝‑사이즈 인위적 확대, 양자화 잡음 이용 등 여러 방법을 제시했지만, 이들 방법은 하드웨어 비용 증가, 연산 복잡도 상승, 혹은 추가적인 설계 복잡성을 초래한다. 이에 저자는 ‘잡음 보조(Noise‑Assistant)’라는 새로운 아이디어를 도입한다. 기존 LMS 업데이트 식 \