차량 간 통신을 위한 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)기반 WAVE (Wireless Access for Vehicular Environment) 시스템의 물리계층 표준은 기존에 정지환경을 기반으로 표준화된 IEEE802.11a 무선랜 (WLAN: Wireless Local Area Network)의 물리계층 표준을 따르는 것으로 되어 있다. 따라서 이동환경에 기반한 WAVE 시스템에서 단순한 등화방식을 적용할 경우 빠른 페이딩의 영향으로 인하여 프레임 초기 채널특성과 말기 채널특성의 변화가 초래되어 시스템의 수신 성능이 저하되게 되고, 특히 고차 변조방식에서는 더욱 문제가 된다. 따라서 본 논문에서는 WAVE 시스템의 64-직교진폭변조 (QAM: Quadrature Amplitude Modulation)과 같은 고차 변조에서 채널 등화성능을 향상시키는 방식에 대해 연구하였다. 훈련 심볼을 이용하는 기존의 채널추정방식을 기반으로 하되 WAVE 채널처럼 빠르게 변화하는 채널특성을 추적하기 위해 일정한 주기 마다 미드엠블을 삽입하는 전송구조를 제안하였다. 또한 미드엠블 사이의 심벌들의 채널 변화는 다양한 보간법을 적용한 등화 알고리듬을 제안하였다.
본 논문에서는 QAM (Quadrature Amplitude Modulation)을 시용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiflexing)시스템에서 비이상적인 채널에 고속으로 데이터를 전송 시 발생하는 신호의 왜곡으로부터 보다 빠르고 효율적으로 등화를 하기 위한 등화기법을 제안하였다. 일반적으로 기존 OFDM 시스템 등화기법으로 주파수 영역에 단일 탭 선형 등화기를 사용하는 방법이 많이 사용 되었다. 이 경우 실제시스템에서 채널 환경이 시간에 따라 빠르게 변하게 될 경우 채널에 의한 왜곡을 완벽하게 보상해 줄 수없다. 그러므로 본 논문에서는 주파수 영역에 단일 탭 션형 등화기를 적용하는 대신 비선형 등화기를 적용하였으며 비선행 등화기의 단점인 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에서의 급속한 성능 저하를 보완해주기 위하여 시간영역에 선형 등화기를 병행 사용하였다. 주파수 영역의 경우 비선형 등화기를 적용함에 있어 in-phase성분과 quadrature성분으로 구성되어 있는 QAM신호가 complex 채널 통과 시 fading에 의해 왜곡된 신호도 noise에 의해 왜곡된 신호처럼 in-phase성분과 quadrature 성분의 amplitude만이 변하므로 기존의 등화기 구조에서 cross성분을 제거하였고 이로 인하여 발생할 수 있는 약간의 오차를 보상해 주기위해 시간영역 등화가와 수렴 속도가 빠르고 오차가 적은 알고리즘을 사용하여 복잡도가 줄어든 등화기 구조를 제안하였다. 시간영역의 경우 채널왜곡에 강한 Goldcode를 trauung-sequence로 보호구간에 삽입하여 매 frame 마다 등화를 행하여 주파수영역 등화기의 성능을 보완해줌으로써 기존의 등화기법과 비교하여 보다 빠르고 효율적인 등화를 수행할 수 있는 등화기법을 제안 하였다.
For complex channel blind equalization, this study presents the performance and characteristics of two complex blind information theoretic learning algorithms (ITL) which are based on minimization of Euclidian distance (ED) between probability density functions compared to constant modulus algorithm which is based on mean squared error (MSE) criterion. The complex-valued ED algorithm employing constant modulus error and the complex-valued ED algorithm using a self-generated symbol set are analyzed to have the fact that the cost function of the latter forces the output signal to have correct symbol values and compensate amplitude and phase distortion simultaneously without any phase compensation process. Simulation results through MSE convergence and constellation comparison for severely distorted complex channels show significantly enhanced performance of symbol-point concentration with no phase rotation.
This paper studies the application of a fuzzy-ARTMAP neural network to digital communications channel equalization. This approach provides new solutions for solving the problems, such as complexity and long training, which found when implementing the previously developed neural-basis equalizers. The proposed fuzzy-ARTMAP equalizer is fast and easy to train and includes capabilities not found in other neural network approaches; a small number of parameters, no requirements for the choice of initial weights, automatic increase of hidden units, no risk of getting trapped in local minima, and the capability of adding new data without retraining previously trained data. In simulation studies, binary signals were generated at random in a linear channel with Gaussian noise. The performance of the proposed equalizer is compared with other neural net basis equalizers, specifically MLP and RBF equalizers.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제4권1호
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pp.1-7
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2004
In this paper the Individual tap - Least Mean Square(IT-LMS) algorithm is applied to the adaptive multipath channel equalization using hybrid-type Genetic Algorithm(GA) for achieving lower minimum Mean Squared Error(MSE). Owing to the global search performance of GA, LMS-type equalizers combined with it have shown preferable performance in both global and local search but those still have unsatisfying minimum MSE performance. In order to lower the minimum MSE we investigated excess MSE of IT-LMS algorithm and applied it to the hybrid GA equalizer. The high convergence rate and lower minimum MSE of the proposed system give us reason to expect that it will perform well in practical multi-path channel equalization systems.
In this paper, we propose an adaptive turbo system for a varying channel between being frequency-flat and frequency-selective. The proposed system unites a turbo code and a turbo equalization and selects one of two algorithms adaptively to the channel variation with the feedback information from the receiver. The performance of the proposed system in varying channel is evaluated by computer simulation when the feedback delay exists. It is shown that when the feedback delay is moderate, the proposed system outperforms both the conventional turbo code system and turbo equalization system without increasing the complexity.
High-speed I/O channels require adaptive techniques to optimize the settings for filter tap weights at decision feedback equalization (DFE) read channels to compensate for channel inter-symbol interference (ISI) and crosstalk from multiple adjacent channels. Both ISI and crosstalk tend to vary with channel length, process, and temperature variations. Individually optimizing parameters such as those just mentioned leads to suboptimal solutions. We propose a joint optimization technique for crosstalk cancellation (XTC) at DFE to compensate for both ISI and XTC in high-speed I/O channels. The technique is used to compensate for between 15.7 dB and 19.7 dB of channel loss combined with a variety of crosstalk strengths from $60mV_{p-p}$ to $180mV_{p-p}$ adaptively, where the transmit non-return-to-zero signal amplitude is a constant $500mV_{p-p}$.
A linear-prediction-based blind equalization algorithm for single-input single-output (SISO) finite impulse response/infinite impulse response (FIR/IIR) channels is proposed. The new algorithm is based on second-order statistics, and it does not require channel order estimation. By oversampling the channel output, the SISO channel model is converted to a special single-input multiple-output (SIMO) model. Two forward linear predictors with consecutive prediction delays are applied to the subchannel outputs of the SIMO model. It is demonstrated that the partial parameters of the SIMO model can be estimated from the difference between the prediction errors when the length of the predictors is sufficiently large. The sufficient filter length for achieving the optimal prediction is also derived. Based on the estimated parameters, both batch and adaptive minimum-mean-square-error equalizers are developed. The performance of the proposed equalizers is evaluated by computer simulations and compared with existing algorithms.
본 논문에서는 주파수 선택적 다중 경로 페이딩 채널에서 필터 뱅크 기반의 직교 주파수 분할 다중 데이터 전송 시스템을 위한 새로운 DFE 등화 기법을 제안하였다. 기존의 OFDM 시스템과 비교하여 제안된 시스템의 복잡도가 증가하지만 비트 오류율에 있어서 나은 성능을 얻을 수 있었다. 시뮬레이션 결과 특히 낮은 SNR 태널 환경에서 제안한 기법이 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 시간 영역 등화를 제안한다. OFDM 시스템은 보호구간을 삽입하여 다중 경로 페이딩에 강인한 특성을 보이지만, 도플러 환경에서는 부반송파간의 직교성이 유지되지 않아 채널간의 간섭이 발생한다. 대표적인 시간 영역 등화 방법으로 LS (Least Squares) 알고리즘이 있지만 채널 길이가 길어질수록 잡음에 의한 오차가 커지는 단점이 있다. 다중 경로 페이딩은 서로 다른 지연을 갖는 신호의 합으로 볼 수 있고, 시간 영역에서 성긴 (sparse) 특성이 있다고 할 수 있다. CS (Compressive Sensing) 알고리즘 중 하나인 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘은 성긴 채널에서 중요한 요소만을 선택하여 채널을 복원함으로서 잡음의 영향을 줄일 수 있다. 모의실험에서는 여러 가지 채널 환경에서 OMP 알고리즘의 채널 등화 성능을 다른 등화 방법과 비교하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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