본 논문은 고밀도 광 기록 저장장치에서 오류의 주 원인이 되는 tangential tilt의 문제를 해결하기 위한 개선된 부분응답최대유사도 신호 검출 방법을 제안한다. 틸트의 변화에 따라 등화기 계수와 비터비 디코더의 가지 기준값을 적응적으로 갱신하여 채널의 변화에 잘 적응하도록 하였다. 채널의 변화를 감지하는 요소로 주기적으로 반복되는 데이터의 동기패턴을 이용하여 누적 평균을 취한 후 변화량에 해당되는 등화기 계수값과 비터비 디코더의 가지 기준값을 동시에 갱신한다. 제안된 방법을 적용한 결과 기존의 PRML 검출기에 비해 비트 오류율 10-6에서 최대 4dB이상 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 CR-MMA (Constellation Reduction-Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 적용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-CRMMA 알고리즘을 제안한다. CR-MMA 알고리즘은 16-QAM과 같은 nonconstant modulus 신호를 constant modulus 신호로 reduction한 후, 송신 신호의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하므로 기존 MMA의 적응 등화 성능을 개선시키기 위하여 등장하였다. 제안 방식인 Hybrid-CRMMA는 CR-MMA의 constellation reduction 개념에 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 adaptive modulus와 오차 신호의 비선형성을 이용하여 adaptive stepsize를 적용하였으며, 이의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 알고리즘의 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 SER을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안 Hybrid-CRMMA가 기존 CR-MMA보다 모든 성능 지수에서 우월함을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 16-QAM 신호 전송시 채널에서 발생되는 찌그러짐을 보상하기 위한 CR-MMA(Constellation Reduction - Multiple Modulus Algorithm)와 FC-MMA (Fast Convergence - Multiple Modulus Algorithm) 등화 알고리즘의 성능을 비교하였다. CR-MMA 적응 등화기는 탭 계수 갱신을 위하여 nonconstant modulus 신호를 constant modulus 신호로 축소하여 오차 신호를 이용하지만, FC-MMA 적응 등화기는 신호점의 축소 대신 신호 심볼의 레벨수를 고려한 수정된 dispersion constant를 적용하여 오차 신호를 이용한다. 이들 알고리즘들은 MMA 계열중에서 수렴 특성이 우수한 것으로 알려져 있으므로, 본 논문에서는 수렴 특성을 포함한 성능을 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 시뮬레이션 결과 FC-MMA는 출력 신호 성상도와 잔류 isi 및 최대 찌그러짐과 SER 성능이 CR-MMA보다 우월하지만, 수렴 속도가 늦어짐을 알 수 있었다.
수중음향채널에서 시변 다중경로 전달특성에 의해 발생하는 시변 인접심볼간 간섭을 완화할 수 있는 방법으로 선형 등화와 결정궤환 등화 기법을 사용할 수 있다. 그러나 선형 등화 기법은 간섭성분을 완벽하게 제거하지 못하는 단점이 있고, 결정궤환 등화기는 검출 오류 발생 시 오류 전파가 발생하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 훈련 시퀀스를 이용하여 등화 모드를 선택하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 훈련시퀀스로부터 산출된 신호 대 잡음비에 따라 등화기법을 선택하여 동작시키는 방법으로 낮은 SNR일 때에는 선형 등화 기법이 적용하여 오류전파를 줄이고, 높은 SNR일 때에는 결정궤환 등화 기법을 적용하여 간섭성분을 제거함으로써 하나의 등화기법을 사용하는 경우보다 오류 성능을 향상시킬 수 있다. 해상실험을 통해 얻은 채널 응답을 이용하여 전산모의실험을 수행한 결과 제안된 기법이 효과적으로 오류 성능이 개선됨을 보였다.
본 논문은 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘에서 constellation reduction 개념을 적용하여 등화 성능을 개선하는 CR-MMA (Constellation Reduction-MMA) 에 관한 것이다. MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신시에는 등화기 출력를 이용하여 오차 신호를 얻게 되는데, 이때 송신 신호의 order가 높아질수록 오차 성분이 크게 되어 성능이 저하된다. 그러나 constellation reduction을 이용하면, 고차의 QAM 신호도 4-QAM 신호 성상도로 reduction시켜 오차 신호를 얻으므로 이의 크기가 감소되어 개선된 성능으로 등화가 가능하게 된다. 제안하는 CR-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널과 잡음 환경하에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 잔류 isi, MD learning 곡선과 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위하여 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 CR-MMA가 MMA 보다 우월하였으며, SER 성능에서 잡음에 대한 roburstness가 매우 강함을 확인하였다.
CMA(constant modulus algorithm)의 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선하기 위한 교번 적응 알고리즘(alternate adaptation algorithm: AAA)을 제안한다. 교번 적응 알고리즘은 블라인드 수렴 특성이 우수한 알고리즘과 정상상태 오차 성능이 좋은 알고리즘을 이용하여 등화기를 번갈아 적응시키는 새로운 등화 방법이다. 본 논문에서는 가변 수렴상수를 적용한 vsCMA(variable step-size CMA)와 판정의거(decision-directed: DD) 알고리즘을 이용한 교번 적응 등화를 소개한다. 제안 방식에서는 먼저, CMA의 정상상태 오차 성능 개선을 위해 수렴상수를 가변 하는 vsCMA를 고안하였으며, 이를 DD와 교번 적응에 의해 결합함으로써 CMA의 수렴 속도와 정상상태 성능을 개선하고, CMA-DD 전환 방식에서 전환 타이밍에 따른 성능 변동의 민감성을 완화하였다. 제안 방법의 유용성을 확인하기 위해 컴퓨터 모의실험을 통해 다중경로 채널에서 16-QAM에 대해 평가하였다.
효과적인 블라인드 등화기 갱신을 위해, 등화 초기에 요구되는 빠른 수렴 속도와 정상상태에서 요구되는 낮은 오차 레벨을 만족하면서, 또한 등화 초기와 정상상태 간의 완만하면서도 가역적인 전환 특성을 가지는 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 신호의 등화 상태를 구분하는 세 기준을 제시하고, 이 기준에 따라 세 오차 중 하나를 발생시키는 하이브리드 오차발생 알고리즘을 사용하여 등화기를 차등적으로 갱신한다. 이때 신호의 등화 상태를 판단하는 기준으로 신호 성상도 상의 신뢰구간을 이용하였으며, 등화기 출력이 놓이는 신뢰구간에 따라 오차를 다르게 발생시켜 등화기를 갱신함으로써 빠르게 그리고 낮은 오차 레벨에 수렴할 수 있음을 보였다. 제안 아이디어의 유용성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 기존 방법의 성능과 비교하였다.
다양한 신호처리 및 통신환경에서 적응신호처리는 매우 중요하다. 적응신호처리 방식 중에서 least mean square(LMS) 알고리즘은 단순하면서도 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝을 가변하므로 빠른 수렴속도와 작은 초과자승오차를 얻을 수 있는 방식이다. 성능향상을 위하여 다양한 가변스텝 LMS 알고리즘이 연구되어 왔다. 하지만 성능향상을 위하여 가변스텝 LMS 알고리즘의 계산 복잡도는 일부 방식에서는 크게 높아지게 되었다. 계산 복잡도가 낮은 고정스텝 LMS 알고리즘과 빠른 수렴속도의 가변스텝 LMS 알고리즘의 장점을 같이 가질 수 있는 간헐적 스텝 갱신 알고리즘을 제안한다. 간헐적으로 스텝 갱신을 할 때 피보나치 수열을 사용하여 스텝 갱신 횟수를 상당히 낮추면서도 가변스텝 LMS 알고리즘의 성능을 유지할 수 있었다. 적응 등화기에 제안한 가변스텝 LMS 알고리즘을 적용하여 그 성능을 확인하였다.
이 논문에서는 비최소위상(nonminimum phase) 채널을 등화할 수 있는 판정궤환(decision feedback equalizer)에 대한 자력등화 기법을 제안한다. 등화기는 선형필터와 예측에러 필터(prediction error filter)의 결합으로 이루어지며 각 부분에 대해 서로 다른 알고리듬을 적용한다. 즉 선형필터는 CMA(constant modulus algorithm)를 적용하여 계수를 추정하며, 예측에러 필터는 판정궤환 예측 알고리듬(decision feedback prediction algorithm)을 적용하여 필터의 계수를 추정한다. 제안한 알고리듬은 판정궤환 등화기의 FFF(feedforward filter)부를 이루는 선형필터가 수렴할 때 항상 작은 오율을 나타내는 계수로의 수렴을 보장한다. 모의실험을 통해 제안한 자력등화알고리듬의 유효성을 몇개의 채널에 대해 예를 들었으며 기존의 자력등화 알고리듬과 성능을 비교하였다.
자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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