Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society (한국산학기술학회논문지)

The Korea Academia-Industrial cooperation Society (한국산학기술학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Decision Feedback Algorithms based on Information Potential of Constant Modulus Errors

상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜에 기본을 둔 결정궤환 알고리듬

  • Kim, Nam-Yong (School of Electronics, information & Communication Eng. Kangwon National University)
  • 김남용 (강원대학교 전자정보통신공학부)
  • Received : 2012.02.08
  • Accepted : 2012.05.10
  • Published : 2012.05.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, a blind decision feedback algorithm is proposed based on the ideas that the derivative of information potential for constant modulus errors stays relatively undisturbed even when large output differences are induced by severe channel distortions and this property can prevent the error propagation that is one of the main problems in decision feedback structures. From the simulation results of the steady state MSE, the proposed blind equalizer algorithm with decision feedback has yielded about 3 dB performance enhancement in the channel model without spectrum nulls and above 9 dB in severe channel characteristics with spectrum nulls.

이 논문에서는 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜에 대해 소개하고 채널왜곡에 의해 나타나는 큰 출력차이에 대해 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜은 비교적 안정된 변화율을 나타난다는 특성이 결정궤환 구조의 오차 전파를 막을 수 있다는 점에 근거하여, 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜의 견지에서 표현된 비용함수를 바탕으로 비선형 결정궤환 구조의 이퀄라이져 알고리듬을 제안하였다. 두 가지 채널 환경에 대한 시뮬레이션 결과로부터 스펙트럼 널이 없는 채널모델에서는 기존의 선형방식보다 3 dB 정도 향상된 정상상태 MSE 를 나타냈으며, 스펙트럼 널이 존재하는 열악한 채널 모델에 대해서는 오히려 약 9 dB 이상의 성능향상을 나타냈다.

Keywords

References

  1. L. He and S. Kassam, "Convergence analysis of blind equalization algorithms using constellation-matching," IEEE Trans. Comm., vol. 56, no. 11, pp. 1765-1768, Nov. 2008. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2008.060370
  2. J. Treichler and B. Agee, "A new approach to multipath correction of constant modulus signals," IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Process., vol. 31, pp. 349-372, Nov. 1983. https://doi.org/10.1109/TASSP.1983.1164080
  3. C. Johnson, Jr., "Blind Equalization Using the Constant Modulus Criterion: A Review," Proc. of the IEEE, vol. 86, pp. 1927-1950, Oct. 1998. https://doi.org/10.1109/5.720246
  4. J. Principe, D. Xu and J. Fisher, Information Theoretic Learning, in: S. Haykin, Unsupervised Adaptive Filtering, Wiley, New York, vol. I, pp. 265-319, 2000.
  5. D. Erdogmus, and J. Principe, "An Entropy Minimization algorithm for Supervised Training of Nonlinear Systems, IEEE Trans. Signal Processing, vol. 50, pp. 1780-1786, July, 2002. https://doi.org/10.1109/TSP.2002.1011217
  6. E. Parzen, "On the estimation of a probability density function and the mode," Ann. Math. Stat. vol. 33, p. 1065, 1962. https://doi.org/10.1214/aoms/1177704472
  7. N. Kim, "A New Constant Modulus Algorithm based on Minimum Euclidian Distance Criterion for Blind Channel Equalization," Journal of Korean Society for Internet Information, vol. 10, pp. 19-26, Dec. 2009.
  8. S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, Upper Saddle River, 4th edition, 2001.
  9. J. Proakis, Digital Communications, McGraw-Hill, NY, 1989.