• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.476-483
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• 2010

If the data are pre-whitened, then gradient adaptive algorithms which are simpler than higher order statistics algorithms can be used in adaptive blind signal estimation. In this paper, we propose a blind subband affine projection algorithm for multiple-input multiple-output adaptive equalization in the blind environments. All of the adaptive filters in subband affine projection equalization are decomposed to polyphase components, and the coefficients of the decomposed adaptive sub-filters are updated by defining the multiple cost functions. An infinite impulse response filter bank is designed for the data pre-whitening. Pre-whitening procedure through subband filtering can speed up the convergence rate of the algorithm without additional computation. Simulation results are presented showing the proposed algorithm's convergence rate, blind equalization and blind signal separation performances.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.83-88
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• 2017

본 논문은 디지털 부호를 전송할 때 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘에 adaptive modulus와 adaptive step size 개념을 적용한 H-MMA (Hybrid-MMA) 알고리즘의 등화 성능평가에 관한 것이다. 기존의 MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신은 등화기 출력를 이용하여 오차 신호를 얻게 되므로 2차원 QAM 신호에서 진폭과 위상을 보상할 수 있지만, 이때 스텝 크기와 modulus는 고정되므로 등화 성능이 저하된다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 등화기 출력 신호의 크기에 비례토록 adaptive modulus와 적응 스텝 크기를 변화시킬 수 있는 Hybrid adaptive 개념을 MMA에 적용하므로서 2차원 QAM 신호에서 등화 성능을 개선할 수 있다. 논문에서 제안하는 H-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 수렴 속도에서는 제안 H-MMA가 MMA보다 다소 느려지지만, 정상 상태 이후 모든 성능 지수에서 훨씬 우월하며 등화 잡음이 감소됨을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.123-128
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• 2017

본 논문은 SMMA (Sliced Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에서 등화기의 출력 전력에 비례하는 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 적용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-SMMA 알고리즘에 관한 것이다. 기존 SMMA 알고리즘에서는 등화기의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 발생할 때 송신측 신호의 통계 특성치인 modulus를 고정적으로 사용하지만, 제안 Hybrid-SMMA에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 modulus와 오차 신호의 비선형성을 이용하여 stepsize를 적응적으로 변화시킨다. 제안 알고리즘의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였으며, 시뮬레이션 결과 제안 방식이 기존 SMMA보다 모든 성능에서 우월함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.75-80
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• 2021

본 논문은 DSE-MMA (Dithered Sign Error-MMA) 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 이용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-DSE-MMA에 관한 것이다. DSE-MMA는 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 얻을 때 dither 신호를 부가한 후 이의 부호만을 이용하므로 SE-MMA의 외부 잡음에 대한 robustness 성능을 개선시키지만, 고정 modulus와 stepsize를 이용하므로 수렴 속도와 잔류 isi 성능이 저하되는 단점이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 DSE-MMA에 적용하므로서 저하되는 등화 성능을 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 DSE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-DSE-MMA 알고리즘은 모든 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 DSE-MMA 보다 개선 되지만 수렴 속도가 늦어짐을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.753-762
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• 2002

Blind equalization of transmission channel is important in communication areas and signal processing applications because it does not need training sequences, nor dose it require a priori channel information. In this paper, an adaptive blind MMSE channel equalization technique based on second-order statistics in investigated. We present an adaptive blind MMSE channel equalization using multichannel linear prediction error method for estimating cross-correlation vector. They can be implemented as RLS or LMS algorithms to recursively update the cross-correlation vector. Once cross-correlation vector is available, it can be used for MMSE channel equalization. Unlike many known subspace methods, our proposed algorithms do not require channel order estimation. Therefore, our algorithms are robust to channel order mismatch. Performance of our algorithms and comparisons with existing algorithms are shown for real measured digital microwave channel.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.47-50
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• 1999

Adaptive channel equalization accomplished without resorting to a training sequence is known as blind equalization. The Constant Modulus Algorithm(CMA) and Modified CMA(MCMA) are widely referenced algorithms for blind equalization of a QAM system. This paper proposes a hybrid scheme of CMA and MCMA with Carrier Recovery that is robust for high level QAM with low steady state tracking error.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.107-113
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• 2019

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.

• 정보학연구
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• 제1권2호
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• pp.39-53
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• 1998

CMA나 MCMA 적응 블라인드 등화 알고리즘은 특별한 형태의 신호점을 원하는 신호점로 간주하므로써 완전한 등화에 도달시에도 원래의 신호점과의 불일치로 인한 오차가 불가피하다. 본 논문에서는 축소 신호점 대신에 결정된 원래의 신호점을 이용한 새로운 오차함수를 도입하여 빠른 수렴 속도로 정상상태에 도달하며, 정상상태에서의 오차를 크게 개선한 새로운 적응 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 반송파 위상 복원을 가지는 CMA 및 MCMA등과 같은 CMA 계열의 적응 블라인드 등화 알고리즘들에 비해 잔류 심볼간 간섭과 수렴 속도면에서 향상된 성능을 가짐을 확인 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.806-817
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• 2015

The contrast limited adaptive histogram equalization(CLAHE) is an advanced method for the histogram equalization which is a common contrast enhancement technique. The CLAHE divides the image into sections, and applies the contrast limited histogram equalization for each section. X-ray images can be classified into three areas: skin, bone, and air area. In clinical application, the interest area is limited to the skin or bone area depending on the diagnosis region. The CLAHE could deteriorate X-ray image quality because the CLAHE enhances the area which doesn't need to be enhanced. In this paper, we propose a new method which automatically determines the clip limit of CLAHE's parameter to improve X-ray image quality using fuzzy logic. We introduce fuzzy logic which is possible to determine clip limit proportional to the interest of users. Experimental results show that the proposed method improve images according to the user's preference by focusing on the subject.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.366-366
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• 2000

In this paper, an adaptive neuro-fuzzy filter using the conditional fuzzy c-means(CFCM) methods is proposed. Usualy, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the grid partitioning of the input space, in conventional adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) approaches. In order to solve this problem, CFCM method is adopted to render the clusters which represent the given input and output data. Parameter identification is performed by hybrid learning using back-propagation algorithm and total least square(TLS) method. Finally, we applied the proposed method to the nonlinear channel equalization problem and obtained a better performance than previous works.