본 논문에서는 단일 반송파 시스템에서 LDPC(low density parity check) 부호와 LMS(least mean square) 알고리즘을 이용한 적응 등화기를 사용한 시스템에서 간단한 계산을 통한 궤환 신호를 생성하여 성능을 향상 시키는 개선된 터보 등화기를 제안한다. LDPC부호는 오류를 정정하는데 있어서 매우 좋은 성능을 보인다. 그러나 LDPC 부호는 열악한 환경에서 좋은 성능을 내기 위하여 긴 패리티 검사행렬을 사용하고 LDPC 부호의 반복을 증가시켜 계산량이 크게 늘어난다. 추가로 성능을 더욱 향상시키기 위해 LDPC 부호 기반의 터보 등화 방법을 사용한다. 이 시스템의 경우 반복횟수의 증가로 계산량이 매우 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 계산량의 증가를 보완하기 위하여 LDPC 부호와 연판정 이후의 신호를 이용하여 적응 등화기를 조절한다. 시뮬레이션 결과 더 적은 계산량으로 LDPC 부호를 사용하고 SISO-MMSE(soft input soft output minimum mean square error)알고리즘 기반인 터보 등화기에 근접하는 성능을 내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 optimal Bayesian equalization solution인 RBF(radial basis function)를 이용한 등화기 (RE)의 구조를 보다 단순화하고, 비선형 왜곡 등의 심각한 정보 신호의 손상에 대한 보상 능력을 향상시키기 위하여 비선형 다층 결합을 갖는 RBF측 이용한 등화기(RNE)를 새로이 제안한다. 기존의 RE는 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값을 선형 결합하여 등화기 출력을 얻는다. 이와 달리 새로이 제안하는 RNE는 기존의 RE에서 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값에 대한 결합 기법으로 perceptron을 이용한 비선형 다층 결합을 사용한다. 제안한 equalizer를 결정궤환 방식이 있는 경우와 없는 경우의 등화기로 각각 구현한다. 실험 결과 제안한 등화기는 선형 간섭이 존재하는 디지털 통신 시스템과 비선형 왜곡이 존재하는 자기기록 시스템에서보다 간단한 구조로 기존의 optimal Bayesian 등화기와 거의 같거나 우수한 비트 오류 화률 성능 및 MSE(men squared error) 수렴 특성을 나타내었다.
본 논문에서는 수중 음향통신에서 데이터 복구를 위한 위상고정루프와 결합된 등화기의 성능을 분석하였다. 도플러 주파수가 존재하는 채널환경에서는 등화기 동작만으로는 데이터 복구가 어렵다. 도플러 주파수를 복구하기 위해 등화기는 위상고정루프를 결합하여 사용한다. 등화기와 위상고정루프는 각각 채널의 다중경로와 도플러 주파수를 보상하면서 맞물려 동작하게 된다. 또한, 고속 푸리에 변환을 통해 얻은 초기 주파수 오차를 보상하면, 위상고정루프와 결합된 등화기의 수렴속도를 향상시킬 수 있다. 성능 검증을 위해 호수실험과 해상실험을 진행하였다. 결과적으로, 도플러 주파수의 보상 유무와 상관없이 위상고정루프와 결합된 등화기는 프리엠블 구간에서 충분히 수렴하며, 랜덤 데이터 구간에서 비트오류는 발생하지 않았다. 그러나, 도플러 주파수의 보상을 통해 등화기의 수렴 속도를 2배 이상 증가시킬 수 있었다.
본 논문에서는 2007년 11월 거제 연안에서 실해역 실험을 통하여 취득한 데이터를 이용하여 수중음향통신을 위한 적응 결정제환 등화기의 비트 오율 성능 분석 결과에 대해서 논한다. 전방먹임 필터 길이, 되먹임 필터 길이, 훈련신호열 길이, 시간지연 등의 변수를 변화시키면서 RLS 알고리듬을 적용한 적응 결정궤환 등화기의 비트 오율을 분석한 결과, 오류정정부호를 적용하지 않았을 때, 전달 거리 9.7km, 4km에서 각각 $4{\times}10^2\;and\;1.5{\times}10^{-2}$ 비트 오율을 얻었다. 얻어진 $10^{-2}$ 수준의 비트 오율은 오류정정부호를 적용할 경우에 $10^{-3}$ 이하로 낮아지므로, 적응 결정궤환 등화기는 모뎀의 무게 및 부피가 작아야 하는 자율무인잠수정에서 고속의 통신 수단을 제공할 수 있는 기술로서 활용 가치가 클 것으로 예상된다.
광대역 무선 디지털 통신 시스템용 파이프라인 적응 결정귀환 등화기 (pipelined adaptive decision- feedback equalizer; PADFE)를 0.25-$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 사용하여 full custom 단일 칩으로 설계하였다. ADFE의 동작속도를 향상시키기 위해 DLMS (delayed least-mean-square)을 적용한 2-stage 파이프라인 구조로 설계하였다. PADFE의 필터와 계수갱신 블록 등 모든 연산을 redundant binary (RB) 수치계로 처리하였으며, 2의 보수 수치계를 사용하는 기존의 방식에 비해 연산량의 감소와 동작속도의 향상이 얻어졌으며, 또한 전체적인 구조의 단순화에 의해 VLSI 구현이 용이하다는 장점을 갖는다. COSSAP을 이용한 알고리듬 레벨 시뮬레이션을 통해 파이프라인 stage 수, 필터 tap 수, 계수 및 내부 비트 수 등의 설계 파라메터 결정과 bit error rate (BER), 수렴속도 등을 분석하였다. 설계된 PADFE는 약 205,000개의 트랜지스터로 구성되며, 코어의 면적은 1.96$\times$1.35-mm$^{2}$이다. 시뮬레이션 결과, 2.5-V 전원전압에서 200-MHz의 클록 주파수로 안전하게 동작할 수 있을 것으로 예상되며, 평균 전력소모는 약 890-mW이다.
In this paper, a robust mixed H$_2$/H$\_$$\infty$/ output feedback control method is applied to the design of loop filter for PLL carrier phase tracking. The proposed method successfully copes with large S-curve slope uncertainty and a significant decision delay in the closed-loop that may exist In modern receivers due to a convolutional decoder or an equalizer. The objective is to design an output feedback controller which minimizes the H$_2$performance while satisfying the H$\_$$\infty$/ performance to guarantee the gain margin and phase margin for linear time invariant(LTI) polytopic uncertain systems. LMIs based approach is given to solve this problem. We can verify the H$\_$$\infty$/ performance satisfaction and minimize the phase detector error through the simulation result.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.13-16
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1997
본 논문에서는 Bayesian 결정 이론을 이용한 기존의 Radial Basis Function Networks 이되는 출력층에서 선형 조합되는 것과는 다른 형태의 방법을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 방법은 은닉층의 출력값과 가중치와의 곱해진 값이 출력층의 입력으로 들어오는데 이들 입력신호를 경쟁을 통하여 가장 큰 값만을 출력신호 인정하는 방법이다. 이런 경우에 파라미터 갱신을 할 때도 모든 가중치를 다 갱신하는 것이 아니라 출력되는 은닉층에 연결된 가중치만을 갱신하게된다. 이렇게 할 경우 계산량 감소뿐만 아니라 학습시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 제안한 방법을 이용할 경우 비선형 분류문제에서도 우수한 성능결과를 확인 할 수 있었으며 기존의 RBFN rhk Wiener Filter와 성능을 비교하였다.
This paper presents decision feedback equalizers using a recurrent neural network trained algorithm using extended Kalman filter(EKF) and sigma-point Kalman filter(SPKF). EKF is propagated, analytically through the first-order linearization of the nonlinear system. This can introduce large errors in the true posterior mean and covariance of the Gaussian random variable. The SPKF addresses this problem by using a deterministic sampling approach. The features of the proposed recurrent neural equalizer And we investigate the bit error rate(BER) between EKF and SPKF.
We propose a robust channel equalization algorithm. which is called a 1-tap additional coefficient decision feedback equalizer(ACDFE), to improve the Doppler shift performance for the OFDM receiver. The algorithm is based on the frequency domain DFE with additional coefficients which are independent of the OFDM subcarriers. Test results on OFDM-16QAM signals confirm that the proposed ACDFE is robust against fading channel due to Doppler shifts and outperforms the conventional DFE in terms of SER, MSE, and convergence speed.
This paper presents a nonlinear least squares decision feedback equalizer Bilinear systems are attractive because of the ability to approximate a large class of nonlinear systems efficiently. The nonlinearity of channel is modeled using a bilinear system. The algorithms are derived by using the QR decomposition for minimization covariance matrix of prediction error by applying Givens rotation to the bilinear model. Result of computer simulation experiments that compare the performance of the bilinear DFE to two other DFE's in eliminating the intersymbol interference caused by a nonlinear channel are presented In the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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