효율적인 1차원 클러스터 기반의 시퀀스 등화기를 위한 최적의 훈련 시퀀스 구성 알고리즘

An Algorithm of Optimal Training Sequence for Effective 1-D Cluster-Based Sequence Equalizer

  • 강지혜 (충북대학교 전기전자 및 컴퓨터공학부) ;
  • 김성수 (충북대학교 전기전자 및 컴퓨터공학부)
  • Kang Jee-Hye (School of Electrical and Computer Engineering, Chungbuk National University) ;
  • Kim Sung-Soo (School of Electrical and Computer Engineering, Chungbuk National University)
  • 발행 : 2004.10.01

초록

1차원 클러스터 기반의 시퀀스 등화기(1-D CBSE)는 시퀀스 등화기(MLSE)가 갖는 계산상의 복잡성을 효율적으로 해결하고 비선형 채널에서의 뛰어난 성능 개선을 가져온다. 본 논문에서는 다중 경로 페이딩 채널 추정에 대응하는 1-D CBSE의 클러스터 중심을 추정하기 위한 향상된 훈련 시퀀스 구성 기법을 제안하였다. 새로이 제안된 등화기는 기존의 방식에서 갖는 문제점을 해결하고, 보다 짧은 길이의 훈련 시퀀스를 이용함으로써 대역폭 효율을 증대시키는 향상된 결과를 가져왔다. 제안된 알고리즘의 우수성은, 기존의 방법과 제안된 최적의 훈련시퀀스를 적용한 1-D클러스터 기반의 새로운 중심 추정을 통한 방법을 비교를 통하여 보였다. 특히, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 심볼 에러율(SER)에 기반을 둔 비교 분석을 통하여 살펴보았다.

1-Dimensional Cluster-Based Sequence Equalizer(1-D CBSE) lessens computational load, compared with the classic maximum likelihood sequence estimation(MLSE) equalizers, and has the superiority in the nonlinear channels. In this paper, we proposed an algorithm of searching for optimal training sequence that estimates the cluster centers instead of time-varying multipath fading channel estimation. The proposed equalizer not only resolved the problems in 1-D CBSE but also improved the bandwidth efficiency using the shorten length of taming sequence to improve bandwidth efficiency. In experiments, the superiority of the new method is demonstrated by comparing conventional 1-D CBSE and related analysis.

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