The Performance Improvement Effect of the Convergence Rate and Interference Cancellation in SLC

적응 SLC에서의 수렴속도 및 간섭제거의 성능 개선

This paper showed the convergence rate and the performance of interference cancellation using Applebaum and DMI algorithms in adaptive sidelobe canceller. Applebaum algorithm is used widely due to simplicity but it has a slow convergence rate and the problem of eigenvalue spread. DMI algorithm converges rapidly but has computational load and hardware complexity. We compared the performance and complexity using Applebaum and DMI algorithms in Adaptive SLC that requires rapid convergence rate and the performance and conclude that DMI algorithm is more efficient for adaptive SLC.

본 논문에서는 적응 sidelobe canceller에 Howells-Applebaum과 DMI 알고리즘을 적용하여 수렴속도와 간섭제거 성능을 알아보았다. Applebaum 알고리즘은 계산상의 간단함으로 많이 이용되어지지만 수렴속도가 느리고 eigenvalue spread에 영향을 받는다. 반면에 DMI는 Applebaum 알고리즘에 비해 빠른 수렴속도를 보이나 계산 및 구현이 복잡하다. 빠른 수렴속도와 우수한 간섭제거성능을 요구하는 적응 SLC(sidelobe canceller)에 이 두 알고리즘을 적용하여 성능 및 계산의 복잡성을 비교해 보고 적응 SLC에 DMI 알고리즘이 더 적합함을 보인다.