본 논문은 CMA 적응등화기에서 최소 disturbance 기법을 적용하여 진폭과 위상의 동시 보상이 가능한 ECMA (Enchanced CMA) 알고리즘의 성능에 관한 것이다. ECMA는 적응등화기 탭 계수의 변화량을 squared euclidean norm 관점에서 최소화하는 최소 disturbance 기법과 decision directed mode에 의한 gradient noise amplification 문제와 안정도 및 roburstness 성능을 알고리즘 연산량의 큰 증가없이 개선할 수 있고, 수신신호에서 진폭과 위상의 동시 보상이 가능하도록 새로운 비용함수를 제안하였다. 논문에서는 ECMA 알고리즘의 성능을 MCMA와 비교하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위하여 수신측에서의 등화기 출력신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 성능지수인 잔류 isi 및 MD (Maximum Distortion), MSE 특성곡선과 채널과 등화기의 종합 주파수 특성을 성능 비교 지수로 사용하였다. 시뮬레이션 결과 ECMA가 복원성상도에서 진폭과 위상보상 능력 및 적응등화를 위한 수렴시간에서 MCMA보다 우월함을 알 수 있었다.
적응 신호 처리 및 머신 러닝 등에 활용되고 있는 정보 이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈() 설정이 성능에 큰 영향을 미친다. ITL 기반의 학습법의 하나인 코렌트로피 알고리듬은 충격성 잡음에 강인성과 채널 왜곡 보상 특성을 함께 지니고 있으나 커널 사이즈 선택에 매우 민감하거나 불안정한 특성도 지니고 있다. 이에, 이 논문에서는 기울기 분모에 나타나는 커널 사이즈의 세제곱이 미치는 민감성을 고려하고, 커널 사이즈의 미세 변동에 대한 오차 전력 변화율을 이용하여 커널 사이즈를 적응적으로 갱신하는 방법을 제안하여 코렌트로피 알고리듬에 적용하였다. 제안된 적응 커널 사이즈 추정 방법을 다중 경로 채널과 충격성 잡음 환경에 대해 실험하였다. 제안한 방식은 고정 커널사이즈의 기존 알고리듬에 비해 2배 빠른 수렴 속도를 나타냈고 초기 커널 사이즈 2.0 에서 6.0 에 대해 모두 적절히 수렴하는 능력을 보였다. 이에 초기 커널 사이즈 선택에 큰 여유도를 가지고 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 QAM 신호 전송시 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 기존 MMA (Multi Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 잔류 isi와 robustness 성능을 개선시키기 위한 M-CMA (Multi-Constant Modulus Algorithm)에 관한 것이다. 기존 MMA 알고리즘은 고정된 dispersion constant를 이용한 비용 함수와 오차 함수에 의존하지만, 제안하는 M-CMA 알고리즘은 복수개의 dispersion constant를 이용한 새로운 비용 함수와 오차 함수를 이용한다. 이로 인하여 CMA의 robustness와 MMA의 진폭과 위상의 동시 보상이 가능하게 된다. 제안 M-CMA 알고리즘의 성능을 기존 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널과 잡음 환경하에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위한 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 잔류 isi, MD 및 MSE learning 곡선과 robustness를 나타내는 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 M-CMA가 기존 MMA 보다 robustness와 나머지 성능의 우월함을 확인하였다.
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.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
Objective: To report an unsuspected adaptive plasticity of single upper motor neurons and of primary motor cortex found after microsurgical connection of the spinal cord with peripheral nerve via grafts in paraplegics and focussed discussion of the reviewed literature. Methods: The research aimed at making paraplegics walk again, after 20 years of experimental surgery in animals. Amongst other things, animal experiments demonstrated the alteration of the motor endplates receptors from cholinergic to glutamatergic induced by connection with upper motor neurons. The same paradigm was successfully performed in paraplegic humans. The nerve grafts were put into the ventral-lateral spinal tract randomly, with out possibility of choosing the axons coming from different areas of the motor cortex. Results: The patient became able to selectively activate the re-innervated muscles she wanted without concurrent activities of other muscles connected with the same cortical areas. Conclusion: Authors believe that unlike in nerve or tendon transfers, where the whole cortical area corresponding to the transfer changes its function a phenomenon that we call "brain plasticity by areas". in our paradigm due to the direct connection of upper motor neurons with different peripheral nerves and muscles via nerve grafts motor learning occurs based on adaptive neuronal plasticity so that simultaneous contractions of other muscles are prevented. We propose to call it adaptive functional "plasticity by single neurons". We speculate that this phenomenon is due to the simultaneous activation of neurons spread in different cortical areas for a given specific movement, whilst the other neurons of the same areas connected with peripheral nerves of different muscles are not activated at the same time. Why different neurons of the same area fire at different times according to different voluntary demands remains to be discovered. We are committed to solve this enigma hereafter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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