MCMA알고리즘에서 weighting factor에 의한 적응 등화 성능 비교

The Comparison of the Adaptive Equalization Performance in MCMA Algorithm by the Weighting Factor

  • 임승각 (공주대학교 정보통신공학부)
  • 투고 : 2010.06.06
  • 심사 : 2010.08.13
  • 발행 : 2010.08.31

초록

본 논문은 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 보상하기위한 MCMA (Modified Constant Modulus Algorithm)의 비용 함수에서 weighting factor에 의한 자기 적응 등화의 성능을 비교한 것이다. MCMA 는 기존 방식인 CMA 의 비용 함수를 개선하여 등화기의 출력에서 진폭과 위상에 대한 오차 함수를 최소화할 수 있으며, 이때 weighting factor 의 값이 이용된다. 등화기의 성능을 비교할 때 initial state와 steady state로 분류하고 미리 정해진 레벨까지의 수렴 시간과 수렴 속도 및 안정된 등화 상태를 나타내며, 이들은 weighting factor에 의해 결정된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 weighting factor에 따라 이들 2 가지 state 에 대한 각각 상이한 결과를 확인할 수 있었다. 본 결과를 이용하여 사용되는 통신 채널의 환경에 따라 weighting factor 값을 적절히 선택한다면 고품질의 디지털 정보 전송이 가능하게 될 것으로 기대된다.

This paper deals with the performance comparison of self adaptive equalizer by the weighting factor of MCMA cost function for the compensate the amplitude and phase distortion which occurs in the communication channel. The MCMA is improves the cost function of present CMA at the output of equalizer for the minimize of error function in the amplitude and phase, the value of weighting factor is used at this time. When the comparison of equalizer performance, we classified to initial state and steady state, then it represents the convergence time and convergence speed and steady state operation of equalizer to the predetermined level, it is determined by the weighting factor. We confirm to the different result to this 2 state by weighting factor values using computer simulation. By using the result of this paper, if we appropriately choose the weighting factor values in the environment of communication channel, it is expected that the high quality digital transmission is possible.

키워드

참고문헌

  1. 임승각, 강대수, "Constellation Matching 기법을 이용한 CMA 블라인드 적응 등화기의 성능 개선", 한국인터넷방송통신학회 논문지, No.10, Vol.1, pp.121-127, 2월 2010년
  2. L. He, M.G.Amin, C.R.Jr, R.C.Malkemes, "A hybrid adaptive blined equalization algorithm for QAM signals in wireless communication", IEEE Trans. on signal processing, Vol.52, No.7, pp.2058-2069, July 2004 https://doi.org/10.1109/TSP.2004.828913
  3. L.He, S.A.Kassam, "Convergence analysis of blind equalization algorithms using constellation matching", IEEE Trans. on Com., Vol.56, No.11, pp.1765-1768, Nov. 2008 https://doi.org/10.1109/TCOMM.2008.060370
  4. L.M.Garth, "A dynamic convergence analysis of blind equalization algorithms", IEEE Trans. Com., Vol.49, No.4, pp.624-634, Apr. 2001 https://doi.org/10.1109/26.917769
  5. J. Yang, J.J.Werner, G.A.Dumont, "The multimodulus bline equalization and its generalized algorithms", IEEE J. on Selected Areas in Com., Vol.20, No.5, pp.997-1015, June 2002 https://doi.org/10.1109/JSAC.2002.1007381
  6. J.R.Treichler, B.G.Agee, "A new approach to multipath correction of constant modulus signals", IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol.ASSP-31, pp.459-472, April 1983
  7. K.Banovic, E.Abdel-Raheem, M.A..S.Khalid, "A novel radius adjusted approach to blind adaptive equalization", IEEE Signal Porcessing Lett., Vol.13, No.1, pp.37-40, Jan. 2006 https://doi.org/10.1109/LSP.2005.860544
  8. T.H.Li, K.Mbarek, "A blind equalization for nonstationary discrete-valued signals", IEEE Trans. Signal Processing, Vol.45, pp.247-254, Jan. 1997 https://doi.org/10.1109/78.552224
  9. 이종현, 임승각, "OFDMA 기반 Wibro 중계국에서 루프 간섭 제거 및 적응 등화기를 이용한 성능 개선에 관한 연구", 대한전자공학회 논문지, 제43권, TC편, 제11호, pp.1402-1409, 2006
  10. S.Haykin, Adaptive Filter Theory, 2nd Edition, Prentice Hall, 1991
  11. A.L.Sayed, Fundamentals of Adaptive Filtering, Wiley-Interscience, 2003