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고차 QAM 신호에 대한 결정 지향 오차 신호의 크기 값을 이용한 이중 모드 블라인드 등화 알고리즘의 성능 분석

Performance Evaluation of a Dual-Mode Blind Equalization Algorithm Using the Size of Decision-Directed Error Signal for High-Order QAM Signals

  • 정영화 (남서울대학교 정보통신공학과)
  • 투고 : 2016.05.03
  • 심사 : 2016.06.10
  • 발행 : 2016.06.30

초록

본 논문에서는 결정 지향 오차 신호의 크기 값을 이용하여 두개의 블라인드 등화 알고리즘이 자동으로 전환되는 이중 모드 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 등화초기에는 주로 큰 고정 스텝 크기를 가지는 MSAGF-SMMA를 통하여 보다 빠른 수렴 속도를 얻도록 하고, 어느 정도 등화가 이루어진 시점부터는 주로 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF-SMMA가 동작하도록 함으로써 정상상태에서 보다 작은 잔류 오차를 얻도록 하였다. 가변 스텝 크기는 고정 스텝 크기에 결정 지향 오차 신호의 크기 값을 곱하여 구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘에 대한 성능을 분석하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 MMA, SMMA, 그리고 MSAGF-SMMA에 비해 정상상태에서의 잔류 심볼간 간섭과 잔류 오차 등에서 크게 향상된 성능을 가짐을 확인하였다.

In this paper, we propose a dual-mode blind equalization algorithm that two of the blind equalization algorithm using the size of the decision-directed error signal is automatically switched. The proposed algorithm has a faster convergence speed due to operation of the MSAGF-SMMA with large fixed step-size mainly in the initial equalization. After the equalization has been made to some extent, the proposed algorithm has a smaller residual error in the steady- state by operation of the MSAGF-SMMA with a variable step-size mainly. The variable step-size is determined by multiplying the size of the decision-directed error signal of a fixed step-size. In this paper, we analyze the performance of the proposed algorithm. The computer simulation results demonstrate that the proposed algorithm has a significantly improved performance in terms of a residual inter-symbol interference and residual error in the steady-state compared with the MMA, SMMA, and MSAGF-SMMA.

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참고문헌

  1. D.N. Golard, "Self-Recovering Equalization and Carrier Tracking in Two-Dimensional Data Communication Systems," IEEE Trans, Commun., vol. COM-28, no. 11, pp. 1867-1875, Nov. 1980.
  2. J. Yang, J.-J. Werner and G. A. Dumont, "The Multimodulus Blind Equalization algorithm," in Proc. 13th Int. Conf Digital Signal Processing, vol. 1, pp. 127-130, July 1997.
  3. K.N. Oh and Y.O. Chin, "Modified Constant Modulus Algorithm: Blind Equalization and Carrier Phase Recovery Algorithm," Proc. 1995 IEEE Int. Conf. Comm., vol. 1, Seattle, WA, pp. 498-502, June 1995.
  4. S. Abrar, R.A. Axford, “Sliced Multi-modulus Blind Equalization Algorithm,” ETRI Journal, Vol. 27, No. 3, pp. 257-266, June 2005. https://doi.org/10.4218/etrij.05.0104.0027
  5. Y.H. Jeong, “Performance Analysis of SMMA Adaptive Blind Equalization Algorithm with A Flag,” JIIBC, Vol. 14, No. 4, pp. 71-76, Aug. 2014. https://doi.org/10.7236/JIIBC.2014.14.4.71
  6. G. Picchi and G. Prati, "Blind Equalization and Carrier Recovery Using a "Stop-and-Go" Decision-Directed Algorithm," IEEE Trans. Commun., vol. COM-35, no.9, pp. 877-887, Sep. 1987.
  7. F. Hermann and A. K. N, "Blinde qualizationcombinations of Bussgang and higher-orderstatistics-based methods", Proc. IEE Colloq. Adaptive Signal Process. Mobile Commun. Syst., pp. 94, p. 12/1-6, 1997
  8. O. Shalvi and E. Weinstein, "New Criteria for Blind Deconvolution of Nonminimum Phase Systems(Channels)," IEEE Trans, Inform. Theory, vol. IT-36, pp. 312-321, Mar. 1990.
  9. S. Chen, T.B. Cook, and L.C. Anderso FIR equalizers," Digital Signal Processing, vol. 14, pp. 18-36, Jan. 2004 https://doi.org/10.1016/j.dsp.2003.04.001
  10. S. G. Lim, "The Comparison of the Adaptive Equalization Performance in MCMA Algorithm by theWeighting Factor," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIIBC), VOL. 10 No. 4, pp. 137-143, Aug. 2010.