• 한국통신학회논문지
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• 제26권10A호
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• pp.1639-1644
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• 2001

Two decision feedback equalizer structures employing recurrent neural network (RNN) used for non-linear channels with severe intersymbol interference (ISI) and non-linear distortion are proposed in this paper, which skillfully put the traditional decision feedback structure for linear channels equalization into RNN, replace decision feedback signal with training signal in the learning process and adaptively adjust the learning step. Simulative results of the first type of two new equalizer structures have shown that it has better equalization performances than traditional recurrent neural network equalizer (RNNE) under the same condition.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.474-478
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• 1998

A new approach for the decision feedback equalizer(DFE) based on the back-propagation neural networks is described. We propose the method of optimal structure for back-propagation neural networks model. In order to construct an the optimal structure, we first prescribe the bounds of learning procedure, and the, we employ the method of incrementing the number of input neuron by utilizing the derivative of the error with respect to an hidden neuron weights. The structure is applied to the problem of adaptive equalization in the presence of inter symbol interference(ISI), additive white Gaussian noise. From the simulation results, it is observed that the performance of the propose neural networks based decision feedback equalizer outperforms the other two in terms of bit-error rate(BER) and attainable MSE level over a signal ratio and channel nonlinearities.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2000년도 제11회 정기총회 및 00년 동계학술발표회 논문집
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• pp.56-57
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• 2000

In this paper, DFE with feedforward section(FDFE) is used to mitigate ISI and improve BER generated in the course of storage and retrieval of high-density 2-dimensional data in digital holographic memory system. From the result of experiment, BER performance of DFE with feedforward section is improved about 37% than binary-decision course by direct thresholding.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권4호
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• pp.173-179
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• 2002

본 논문은 DFE (Decision Feedback Equalizer)구조와 CMA (Constant Modulus Algorithm), 그리고 LMS (Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 등화기에 대하여 기술한다. DFE 구조는 기존의 transversal 구조의 등화기에 비하여 빠른 채널 적응 속도와 낮은 BER (Bit Error Rate) 값을 가지며 ISI(Intersymbol Interference)가 심한 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다. 본 등화기는 16/64 QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변복조 방식에 적용할 수 있으며, 고속으로 동작할 수 있도록 고속의 곱셈기와 많은 수의 CSA (Carry Save Adder)를 사용하였다. COSSAP/sup TM/ 캐드 툴을 사용하여 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델을 개발하였으며, VHDL 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 결과에 따라 feedback 부분과 feedforward 부분에 각각 12개와 8개의 탭을 사용하였으며, 다중 경로 페이딩 채널에서 BER이 10-6일 때를 기준으로 보면 등화기를 사용하지 않은 채널의 BER 보다 SNR(Signal to Noise Ratio)이 4dB 정도 향상되었다. SYNOPSYS/sup TM/ 캐드 툴과 삼성의 0.5 ㎛ standard cell library (STD80) 를 이용하여 로직 합성을 수행하였으며, 전체 게이트 카운트는 약 13만개를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권7C호
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• pp.704-711
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• 2002

본 논문에서는 케이블 모뎀을 위한 DFE(Decision Feedback Equalizer) 구조의 blind 등화기를 설계하였다. 변복조 방식은 64/256 QAM이며 채널 적응 알고리즘으로는 제안한 MMA(Multi-Modulus Algorithm)와 LMS (Least Mean Square) 알고리즘을 같이 사용하였다. MMA 알고리즘과 DFE 구조를 가진 등화기는 본 논문에서 처음 제안한다. 기존의 MMA 등화기는 두 개의 FIR 필터를 사용하여 두 개의 탭 계수를 갱신하였으나, 본 논문에서 제안하는 MMA 알고리즘은 하나의 탭 계수 갱신만으로 채널 등화가 가능하도록 제안하였으며, DFE 구조에 적용하여 두 개의 DFE 필터를 사용하여 채널 적응 능력을 높히고 탭 수를 줄였다. 0.35 $\mu\textrm{m}$ standard cell library를 이용하여 ASIC 칩을 설계하였다. 설계한 등화기는 약 16만개의 게이트 수와 8 MHz의 동작속도를 보였으며 데이터 전송 속도는 64Mbps까지 지원한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12A호
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• pp.2015-2024
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• 1999

디지털 통신 시스템의 기저대역 신호처리를 효율적으로 구현하기 위한 새로운 복소수 필터구조를 제안하고, 이를 적용하여 채널등화용 적응 결정귀환 등화기 (Adaptive Decision-Feedback Equalizer; ADFE) 칩셋을 설계하였다. 새로운 복소수 필터구조는 기존의 2의 보수 대신에 redundant binary (RB) 수치계를 적용한 효율적인 복소수 승산 및 누적연산을 바탕으로 한다. 제안된 방법을 적용하면, N-탭 복소수 필터는 2N개의 RB 승산기와 2N-2개의 RB 가산기로 구현되며, 필터 탭 당 Tm,RB＋Ta,RB (단, Tm,RB, Ta,RB는 각각 RB 승산기 및 가산기의 지해 고속동작이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 설계된 ADFE는 FFEM (Feed-Foreward Equalizer Module)과 DFEM (Decision-Feedback Equalizer Module)로 구성되며, 필요에 따라 필터 탭을 확장할 수 있도록 설계되었다. 2-탭 복소수 필터, LMS 계수갱신 회로 및 부가회로 등으로 구성되는 각 모듈은 COSSAP과 VHDL을 이용한 모델링 및 검증과정을 거쳐 0.8-㎛ SOG (Sea-Of-Gate) 셀 라이브러리를 사용하여 논리합성 되었으며, 26,000여개의 게이트로 구성된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.253-260
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• 2018

천해 환경에서의 수중 음향 통신 채널은 전형적으로 시변 다중 경로 페이딩 채널 특성을 나타낸다. 이러한 채널 전송을 통해 수신된 신호는 시간 지연 및 진폭의 중첩에 의해 심볼 간 간섭을 유발한다. 이를 보완하기 위해 여러 기술이 사용되었으며, 그 중 하나가 음향 등화기이다. 본 연구에서는 심볼 간 간섭을 보상하기 위해 feed-forward equalizer (FFE), decision direct equalizer (DDE), decision feedback equalizer (DFE) 및 DFE와 결합된 DDE의 4 종류의 등화기와 등화기의 계수를 조정하기 위해 normalized least mean square (NLMS) 알고리즘과 recursive least square (RLS) 알고리즘의 2 종류의 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 비선형 등화기에서는 신호 대 잡음비 6 dB 이상에서 상당한 성능 향상을 발견할 수 있었으며, DFE와 DDE의 조합은 어떤 경우에도 최고의 성능을 발휘하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.103-108
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• 1998

디지털 자기기록 장치에서의 용량의 증가는 필연적으로 심각한 인접 심벌간의 간섭 (Intersymbol interference : ISI)과 비선형 왜곡현사을 겪게된다. 본 논문에서는 디지털 자기기록 채널의 심각한 심벌간의 간섭과 비선형 왜곡현상을 보상해 주기 위한 방법으로 신경망을 이용한 등화기를 부분 삭제 모델로 나타난 자기기록 채널에 적용하였다. 신경망을 이용한 결정궤환 등화기 (Neural Decision Feedback Equalizer : NDFE)와 일반적인 결정궤환 등화기 (Decision Feedback Equalizer : DFE)간의 성능을 컴퓨터를 이용한 모의 실험을 통해 비교하였다. 실험 결과, 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 기존의 결정궤환 등화기보다 디지털 자기기록 장치에서 기록 밀도가 증가함에 따라 같은 신호 대 잡음비 (Signal-to-Noise Ratio : SNR)에서 우수한 비트 오류 확률 (bit error probability or bit error ratio : BER) 성능을 보였다.. 또한 같은 밀도의 경우에도 비선형 왜곡 현상이 강할수록 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 보다 안정적이며 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1287-1294
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• 2006

최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1706-1715
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• 1996

결정 궤환 등화기는 선형 등화기에 비해 잡음을 증폭시키지 않으면서 심벌간 간섭이 심한 채널을 보상할 수 있기 때문에 최근에 많이 사용되기 있다. 본 논문에서는 에러의 궤환을 사용하여 결정 궤환 등화기의 성능을 더욱 향상시킨 새로운 결정 궤환 등화기 구조를 제안한다. 피드포워드나 피드백워드 필터로 제거되지 않은 에러 신호의 상관성을 더욱 감소시킴으로써 향상된 성능을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 적은 수의 탭을 추가적으로 필요로 하므로 하드웨어 구현을 위한 복잡도는 거의 증가하지 않는다. 이론적인 분석과 모의실험을 통해 알고리듬이 기존의 결정 궤환 등화기에 비해 효율적이며, 심벌간 간섭이 심한 채널의 경우에 더욱 향상된 성능을 가짐을 보인다.