Modification of the Reference Signal for Fast Convergence in LMS-based Adaptive Equalizers

LMS 기반 적응 등화기에서 빠른 수렴을 위한 기준신호 변형

In adaptive equalizers based on least mean squares (LMS) algorithms, the convergence rate is determined by the convariance matrix of an input signal. When the eigenvalue spread of the convariance matrix is close to unity, the convergence rate is quite fast. In this paper, for fast convergence of LMS-based adaptive equalizers we propose a modified reference signal pertinent to the statistical channel. From the theoretical analysis and computer simulation, it is shown that the proposed modification method is quite effective for fast convergence of LMS-based adaptive equalizers.

최소 평균 제곱(least mean squares) 알고리듬에 기반을 둔 적응 동화기의 수렴속도는 입력신호의 공분산 행렬에 의해 결정된다. 공분산 행렬의 고유값 spread가 1에 가까울때 수렴속도는 매우 빠르다. 본 논문에서는 LMS 기반 적응 동화기의 빠른 수렴을 위해 통계적으로 주어진 채널에 적합한 변형된 기준신호를 제안하였다. 이론적인 분석과 모의실험을 통해 LMS 기반 적응 동화기의 빠른 수렴을 얻는데 이 변형 방법이 효과적임을 알 수 있었다.