• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.559-562
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• 2011

In this research, We derived Recursive Least Squares(RLS) algorithm with adaptive maximum-likelihood channel estimate for digital pulse amplitude modulated sequence in the presence of intersymbol interference and additive white Gaussian noise. RLS algorithms have better convergence characteristics than conventional algorithms, LMS (Least Mean Squares) algorithms.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.8 no.4
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• pp.263-268
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• 2007

It applied the linear tapped delay line structure to the least mean square algorithm and the recursive least square algorithm it investigated the mean square error characteristics of compensation algorithm. The purpose of this paper is to propose multi-tap update algorithm, which is superior to compensation capacity of data, and then compare and analyze it from the perspective of convergence characteristics at time invariant transmission channel and frequency selective fading channel.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.280-282
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• 1999

적응 횡단선 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합 한 새로운 LMSBP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 토해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7B
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• pp.937-943
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• 2001

fast fading 채널 특성을 갖는 DS-CDMA 다중 사용자 환경에서 Normalized CMA(Constant Modulus Algorithm)와 Newton 방식을 이용한 CMA를 이용하여 빠른 수렴속도와 작은 평균 자승 오차(Mean Square Error)를 동시에 개선할 수 있는 등화 방법을 제안하였다. Normalized CMA는 Newton 방식을 이용한 CMA에 비해 작은 평균 자승오차를 갖지만 수렴속도가 느리다는 단점이 있다. 반면 Newton 방식을 이용한 CMA는 Normalized CMA에 비해 수렴속도는 빠르지만 큰 평균 자승 오차를 갖는다는 단점이 있다. 따라서 빠른 수렴 속도와 작은 평균 자승 오차를 동시에 얻기 위한 구조를 제안하였으며, 이 구조는 각각의 알고리즘을 사용하는 방법과는 달리 두 개의 알고리즘을 동시에 이용한다. 모의 실험 결과, 제안한 기법이 Normalized CMA보다 약 320번, Newton 방식을 이용한 CMA보다는 170번 정도 빠른 수렴 속도를 나타냈으며, 동시에 수렴시의 평균 자승 오차는 Newton 방식을 이용한 CMA보다 약 0.6dB, Normalized CMA보다 약 0.4dB 정도 낮은 수치를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.41 no.7
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• pp.47-53
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• 2004

In this paper we introduce a complex escalator (ESC) structure-Equalizer and investigate its performance in complex channels in QPSK undulation systems. The proposed complex equalizer has the complete orthogonalization property and is independent of eigenvalue spread ratio (ESR) of channel. The proposed complex ESC equalizer shows as 7 times faster convergence speed as that of the conventional complex TDL equalizer algorithms in a complex channel model for QPSK systems.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.712-716
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• 2003

본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어로써 복합 다중 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서의 수신된 신호들을 역전파 학습알고리즘을 이용하여 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS 알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합한 새로운 BISP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 기존 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.508-511
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• 2003

For the purpose of equalisation of rapidly time variant channels, We derive a novel adaptive algorithm the amplitude Banded LMS(ABLMS), which implements a non-linear adaptation based on a coefficient matrix. Then we develop the ABLMS algorithm as the adaptation procedure for a linear transversal equalise.(LTE) and a decision feedback equaliser(DFE) where a parallel adaption scheme is deployed.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.46 no.11
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• pp.32-39
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• 2009

In this thesis, design effective elimination interference algorithm of ICS repeat system for repeater that improve frequency efficiency. Gennerally, LMS Algorithm apply to ICS repeat system. Error convergence speed and accuracy of LMS Algorithm are influenced by reference signal. For improve LMS Algorithm, suggest Adaptive searching channel estimate algorithm. For using channel characteristic, adaptive searching channel estimate algorithm make reference signal similar interference signal by convolution operation and complement LMS algorithm demerit. For make channel similar pratical channel, apply Jake's Rayleigh multi-path model. LMS algorithm and suggested adaptive searching channel estimate algorithm that have 16 taps apply to ICS repeat system under Rayleigh multi-path channel, so simulate with MATLAB. According to simulate, ICS repeat system with LMS algorithm show -40 dB mean square error convergent after 110 datas iteration and ICS repeat system with adaptive searching channel estimate algorithm show -80 dB mean square en-or convergent after 120 datas iteration. Analyze simulation result, suggested adaptive searching channel estimate algorithm show 40 dB accuracy than LMS algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.1
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• pp.131-142
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• 1994

This paper analyzes the properties of such algorithm that corresponds to the nonlinear adaptive algorithm with additional update terns, parameterized by the scalar factors ${\alpha}1,\;and\;{\alpha}2$. The analysis of concergence leads to eigenvalues of the transition matrix for the mean filter coefficient vector. Regions in which the algorithm becomes stable are demonstrated. The time constant is derived and the computational complexity of the QFG algorithm is compared with those of the conventional LMS. sign, and LFG algorithm. The properties of convergence in the mean square error is derived and the neccessary condition for the CFG algorithm to be stable is attaned. In the computer simulation a channel equalization is utilized to demonstrate the performance feature of the QFG algorithm. The QFG algorithm has the more computational complexities but the faster convergence speed than LMS and LFG algorithm. Since the QFG algorithm has smoother convergence, it may be useful in case where error bursting is a problem.