본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.
본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기를 위한 Signed LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed LMS 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 성능이 개선된다. 제안된 Signed LMS 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.067인 경우 수렴횟수 1000 회 일 때 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 3 ~ 18 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25 dB 일 때 LMS(Least Mean Square)와 CMA보다 수렴횟수가 500 ~ 4000 회 정도 줄어든다.
최근 4G 이동통신 제조업체의 대다수는 적응성이 우수한 중계를 선호하는 편이다. 본 논문에서는 LTE RF 중계기를 위한 새로운 LMF(: Least Means Fourth) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 LMF(: Least Means Fourth)를 수정한 것으로서, 스텝 사이즈를 적절하게 조절하고 Sign 함수에 따라 개선된 성능을 보이게 된다. 스텝사이즈 0.009인 제안된 LMF 알고리즘 평균 자승 에러는 약 -25dB로 낮은 수준이고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로 기존 알고리즘보다 반복 회수가 500회 이상 빠르게 수렴된다.
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.
본 논문에서 광대역 코드분할 다중접속 무선 중계기에서 간섭제거를 위한 새로운 CMF(Constant Modulus Fourth) 알고리즘을 제안한다. CMF 알고리즘은 고정 계수 알고리즘인 CMA(Constant Modulus Algorithm)를 수정한 것으로서, 스텝 사이즈를 적절하게 조절함에 따라 개선된 성능을 보이게 된다. 제안된 CMF 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.35인 경우 수렴상태에서 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 4 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로하면 LMS(Least Mean Square)와 NLMS(Normalized Least Mean Square)보다 반복회수가 400~1100번 정도 줄어든다.
LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.
적응 횡단선 필터에서 수렴 속도의 개선을 위해 기존의 최소 평균 자승 알고리즘을 확장한 반복적 최소 자승 알고리즘의 탭 가중치 갱신 메커니즘에 재순환 데이터 버퍼를 이용함으로서 수렴특성을 개선시키는 효율적인 기법을 제시하였다. 본 논문은 기존의 적응 횡단선 필터에 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안하여 새로운 RLS 탭 가중치 갱신 알고리즘을 유도하여 조화 평균 학습 곡선의 평균 자승 에러 값에 대한 반복수에 대해서 데이터 재순환 버퍼를 사용한 학습 곡선의 수렴 속도가 버퍼가 없는 경우의 재순환 버퍼 RLS 알고리즘의 수렴 속도보다 비례하여 빠르게 수렴한다는 것을 수학적인 연산을 통해 증명하였다. 채널 진폭의 왜곡의 정도와 재순환 데이터 버퍼 수에 따른 평균 자승 에러에 대한 삼차원 시뮬레이션 결과로부터 고유치 확산이 증가함에 따라 특정 값에 수렴하기 위한 요구된 샘플의 반복수가 비례하여 증가하였으며, 재순환 데이터 버퍼 수 B가 증가함에 따라 요구된 샘플의 반복수가 B배만큼 감소함으로서 제안된 구조에서 RLS 가중치 갱신 알고리즘의 수렴특성이 개선됨을 입증하였다.
이동통신서비스가 넓게 확대되고, 서비스영역의 확대로 인해 중계기가 급속히 증가하고 있다. 이동통신 서비스의 큰 서비스 구역으로 간섭제거시스템을 위한 새로운 Signed CMA알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed CMA알고리즘은 조정된 스텝사이즈 값에 의해 성능이 개선된다. 우리는 Signed CMA의 평균자승에러를 개선한다. 매트랩은 실험결과에 맞춰 제안된 알고리즘과 비교 분석하여 사용한다. 수렴횟수 1000번일 때 스텝사이즈 0.0065를 가진 제안된 Signed CMA알고리즘의 최소자승에러 성능이 기존 CMA 알고리즘보다 약 5 dB 더 낫다.
A class of non-parametric detectors based on quantized m-dimensional noise sample space is introduced. Due to assuming the nongaussian noise as a channel model, it is not easy to design the detector through estimating the unknown functional form of noise; instead equiprobably partitioning m-dimensional noise into a finite number of regions, using a VQ and quantiles obtained by RMSA algorithm is used in this paper to design detectors. To show the comparison of performance between single sample detector and system suggested here, Monte-Carlo simulations were used. The effect of signal pulse shape on the receiver performance is analyzed too.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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