본 논문에서는 Blind 채널 등화를 위한 error feedback 필터를 갖는 Decision Feedback Equalizer(DFE) 구조의 등화기를 설계하였다. 제안하는 등화기는 Least Mean Square(LMS) 알고리즘과 Multi-Modulus Agorithm(MMA)을 이용하였으며 64/256 QAM을 위해 설계되었다. 기존의 MMA 등화기는 두개의 transversal 필터를 이용하거나 feedforward와 feedback 필터를 이용하는 반면에 제안하는 등화기는 feedforward와 feedback 그리고 error feedback 필터를 사용하여 채널 적응 성능을 향상시켰으며 탭 수를 감소시켰다. 제안하는 구조는 $SPW^{TM}$ 툴을 이용 시뮬레이션을 수행하여 성능을 개선시킬 수 있었다. 그리고 VHDL을 이용해 시뮬레이션을 수행하였으며 논리 합성은 0.25um 셀 라이브러리를 이용하였다. 설계한 등화기는 약 19만 게이트 수와 15MHz의 동작속도를 보였다 또한 FPGA 칩을 내장한 이뮬레이션 보드를 사용하여 성능 검증을 수행하였다.
본 논문은 기존의 CMA(Constant Modulus Algorithm) 적응 등화기 성능인 수렴 특성과 잔류 부호간 간섭의 영향을 경감시키기 위해 비용 함수를 개선한 ACMA(Advanced CMA)에 관한 것이다. CMA는 진폭만을 보상하고 위상은 보상을 하지 못하며, RCA(Reduced Constellation Algorithm)는 진폭과 위상을 보상 하지만 수렴 특성이 불안한 문제점이 있다. CMA의 단점인 위상의 문제를 해결키 위한 MCMA는 실수부와 허수부를 따로 처리하여 진폭과 위상을 보상하지만 하드웨어의 복잡도와 진폭의 보상 능력에서는 CMA보다 열악해지는 문제점이 있다. 제안하는 ACMA에서는 CMA와 MCMA(Modified CMA) 알고리즘 장점만을 살릴 수 있도록 비용 함수를 개량하여 진폭과 위상의 보상, 빠른 수렴 속도 및 잔류 ISI 감소와 양호한 심볼 오류율 (SER) 특성을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 논문은 가변 스텝 크기를 가지는 MSAG-GMMA(modified Stop-and-Go generalized multi modulus algorithm) 적응 블라인드 등화 알고리즘의 성능 분석에 관한 것이다. 제안한 알고리즘은 등화 계수 갱신 식에서 고정 스텝 크기에 결정지향 알고리즘의 오차신호의 크기를 곱하여 오차크기에 따라서 스텝 크기가 변하도록 하였다. 또한 결정지향 알고리즘의 오차신호의 크기를 판단하여 어느 임계값 이상에서는 정상상태로의 빠른 수렴 속도를 유지하도록 스텝 크기가 고정인 값을 가지는 MSAG-GMMA가 동작하고, 미만일 때는 스텝 크기가 가변되는 MSAG-GMMA가 동작하도록 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 성능 지수로 앙상블 ISI, 앙상블-평균 MSE, 그리고 등화기의 출력으로 얻어지는 등화 후 신호점도를 사용하였다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 MMA, GMMA, 그리고 MSAG-GMMA보다 빠른 수렴 속도와 정상상태에서 작은 잔류 오차를 가짐을 확인하였다.
본 논문은 케이블 채널 등화에 이용 가능한 빠른 수렴 특성을 갖는 블라인드 결정 궤환 등화기를 제안한다. 전방향 및 궤환 필터로 구성되는 기존의 블라인드 결정 궤환 등화기는 에러 전파 문제를 피하기 위해 전방향 필터 계수가 충분히 수렴된 후, 궤환 필터 계수가 갱신되므로 정상 상태에 수렴하는데 많은 훈련시간이 걸리는 단점을 갖는다. 이런 단점을 극복하기 위해 제안된 등화기는 수신신호와 입력신호의 통계적 특성을 나타내는 대표값 사이의 최소 거리를 이용하는 새로운 비용함수를 전방향 필터에 적용하였다. 또한 계수 갱신에 이용되는 LMS 알고리즘의 수렴 상수를 등화기 출력에 따라 적응적으로 변화시킴으로써 궤환 필터의 수렴 속도를 향상시켰다. 제안된 등화기의 성능을 공인된 케이블 채널 환경하에서 모의실험 하였다. 그 결과, 제안된 등화기는 기존의 블라인드 등화기보다 빠른 수렴속도를 보였으며, SER 성능 비교에서도 기존의 블라인드 등화기보다 더 나은 결과를 나타내었다. 제안된 등화 기술을 유무선 멀티미디어 전송환경, 8-VSB 혹은 64-QAM 방식을 이용하는 지상파 HDTV 등에 적용하는 것을 기대할 수 있다.
차세대 이동통신 시스템은 고속의 멀티미디어 데이터의 신뢰성있는 전송을 요구하고 다양한 전파환경에서 신뢰성 있는 음성, 데이터, 영상서비스 등의 다양한 서비스를 제공한다. 하지만 광대역 무선접속을 지원하는 다중접속기술은 CDMA(Direct Sequence Code Division Multiple Access) 시스템에서 시스템 성능을 저하시키는 심벌간 간섭(ISI) 혹은 다중접속간섭(MAI) 신호를 발생시킨다. 이러한 간섭 신호를 개선하기 위해 적응 블라인드 등화 방식을 사용하는데 적응 블라인드 등화 방식 중에서도 가장 많이 이용하는 Constant Modulus Algorithm(CMA)을 적절한 초기화 없이 사용하면 ill-convergence 현상이 나타난다. 본 논문에서는 채널의 효율을 높이기 위한 등화 방식으로 기존의 CMA 알고리듬을 이용한 새로운 블라인드 등화 방식을 제안하고, 이를 이동통신 시스템의 Time Varying Fading 채널환경에서 컴퓨터 모의실험 및 성능분석을 하였다. 따라서 Kalman 필터와 CMA를 결합한 새로운 등화 기법은 자승 오차와 Eye-Pattern의 성능 비교를 통해 기존의 방법 보다 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비선형 전달 특성을 갖는 채널에서 발생되는 부호간 간섭의 영향을 최소화시킬 수 있는 S-MMA (Sliced-Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에 가변 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존의 MMA 알고리즘에서 정상 상태에서 등화 성능과 misadjustment를 개선하기 위하여 S-MMA가 등장하였으며, 이들 알고리즘에서는 오차 신호의 크기에 따른 고정 스텝 크기로 적응하기 때문에 성능 개선에 한계가 있다. 이와 같은 문제를 극복하기 위하여 제안 알고리즘에서는 오차 신호의 크기에 비례하는 가변 스텝 크기를 적용하며, 개선 효과를 보이기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안 VSS S-MMA 알고리즘이 기존 S-MMA보다 등화 성능이 우월함을 확인하였다.
본 논문에서는 MMA 적응 등화 알고리즘의 연산량을 간략화시킨 DSE-MMA (Dithered Signed-Error MMA)와 QE-MMA (Quantized-Error MMA) 의 적응 등화 성능을 비교하였다. DSE-MMA 알고리즘에서는 적응 등화기의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호와의 승산 부분에서 극성만을 고려하며 dithered signal을 이용하여 잡음에 대한 robustness를 개선하지만, QE-MMA 알고리즘에서는 오차 신호의 비선형 power-of-two 양자화 연산을 수행한 후 이의 극성만을 이용하므로 H/W 응용을 쉽게 한다. 이들 알고리즘을 동일 채널의 환경에 적용하여 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE 및 알고리즘의 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 SER을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 SER의 제외한 나머지 성능에서 QE-MMA가 DSE-MMA보다 우월하며, SER에서는 dither 신호에 의하여 DSE-MMA가 우월함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 동시에 보상할 수 있는 적응 등화 알고리즘인 MMA (Multiple Modulus Algorithm)와 S-MMA (Sliced-MMA)의 성능을 비교하였다. 기존 CMA 알고리즘은 진폭만을 복원하며 위상의 복원이 불가능하므로 이를 위해 별도의 부가 회로가 필요케 되는 단점을 극복하기 위해 MMA 알고리즘에서는 개선된 비용 함수를 적용하였다. MMA 알고리즘에서는 탭 계수의 갱신을 위해 dispersion constant를 이용한 오차를 표현하고, S-MMA에서는 결정 장치의 출력 (Sliced-Symbol)을 고려한 dispersion constant를 이용한 오차를 표현하게 되어, 이와 같은 오차 신호의 차이로 인하여 적응 등화 알고리즘은 서로 상이한 성능을 갖게 된다. 논문에서 QAM 신호의 차수를 16과 64로 한 후 동일 채널을 통과하여 신호를 수신할 때 이들 적응 등화 알고리즘의 성능을 나타내는 지수로 복원 성상도, 잔류 isi, MD 및 SER을 적용하여 비교한다. 시뮬레이션 결과 S-MMA가 QAM의 차수가 높을수록 MMA보다 SER 성능이 개선으로 Roburstness가 개선됨을 확인하였다.
Reliability-based Topology optimization(RBTO) is to get an optimal design satisfying uncertainties of design variables. Although RBTO based on homogenization and density distribution method has been done, RBTO based on BESO has not been reported yet. This study presents a reliability-based topology optimization(RBTO) using bi-directional evolutionary structural optimization(BESO). Topology optimization is formulated as volume minimization problem with probabilistic displacement constraint. Young's modulus, external load and thickness are considered as uncertain variables. In order to compute reliability index, four methods, i.e., RIA, PMA, SLSV and ADL(adaptive-loop), are used. Reliability-based topology optimization design process is conducted to obtain optimal topology satisfying allowable displacement and target reliability index with the above four methods, and then each result is compared with respect to numerical stability and computing time. The results of this study show that the RBTO based on BESO using the four methods can effectively be applied for topology optimization. And it was confirmed that DLSV and ADL had better numerical efficiency than SLSV. ADL and SLSV had better time cost than DLSV. Consequently, ADL method showed the best time efficiency and good numerical stability.
본 논문은 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 보상하기위한 MCMA (Modified Constant Modulus Algorithm)의 비용 함수에서 weighting factor에 의한 자기 적응 등화의 성능을 비교한 것이다. MCMA 는 기존 방식인 CMA 의 비용 함수를 개선하여 등화기의 출력에서 진폭과 위상에 대한 오차 함수를 최소화할 수 있으며, 이때 weighting factor 의 값이 이용된다. 등화기의 성능을 비교할 때 initial state와 steady state로 분류하고 미리 정해진 레벨까지의 수렴 시간과 수렴 속도 및 안정된 등화 상태를 나타내며, 이들은 weighting factor에 의해 결정된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 weighting factor에 따라 이들 2 가지 state 에 대한 각각 상이한 결과를 확인할 수 있었다. 본 결과를 이용하여 사용되는 통신 채널의 환경에 따라 weighting factor 값을 적절히 선택한다면 고품질의 디지털 정보 전송이 가능하게 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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