OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 2-D MMSE (2-Dimensional Minimum Mean Square Error) 채널 추정 기법은 주파수/시간 선택적 특성을 가지는 채널에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 하지만 2-D MMSE 채널 추정 방식은 주파수 축 뿐만 아니라 시간 축 까지 고려하기 때문에 행렬 크기가 커지고, 이로 인해 복잡도가 크게 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 l-D MMSE 채널 추정 구조를 기반으로 가중치 합을 이용하여 기존의 2-D MMSE 채널 추정 방식보다 낮은 복잡도를 갖는 방식을 제안한다. 뿐만 아니라 2-D MMSE 채널 추정을 적용하기 위해 필요한 파라미터인 RMS 지연 확산과 도플러 주파수를 추정하는 기법을 고려한다. 성능 검증 결과 제안하는 방식은 기존의 2-D MMSE 방식에 비해서 복잡도를 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 2-D MMSE 채널 추정 방법과 유사한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
HMM-Net은 은닉 마르코프 모델(HMM)의 계산과정을 신경망 구조로 구현한 것으로, HMM이 갖고 있는 시계열 모델링 능력과 신경망이 갖고 있는 우수한 변별력을 결합한 것이다. HMM-Net 분류기를 학습하는 방법으로는 HMM의 학습에 이용되는 最尤法(ML)과 신경망 학습의 最小二乘誤差法(MMSE)를 적용할 수 있다. 이들 중 ML이 MMSE보다 안정된 학습을 보장하는 반면 초기 학습조건을 적절하게 설정하였을 경우에는 MMSE가 ML보다 우수하다고 알려져 있다[3]. 따라서 이 논문에서는 먼저 ML을 이용하여 초기학습을 수행한 다음 보다 학습성능이 우수한 MMSE로 바꾸어 최적 또는 준최적으로 학습하는 하이브리드 학습법(ML/MMSE)을 제안한다. 실험용 시계열 패턴으로 /0/부터 /9/까지의 고립 숫자음을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 학습특성 및 인식률면에서 ML이나 MMSE만을 이용하는 기존의 방법보다 우수하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 스펙클 잡음으로 열화 된 영상을 복원하기 위하여 에지 영역을 고려한 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터를 제안한다. 제안된 방법에서는 스펙클 잡음이 섞인 영상을 로그 영역으로 변환한 다음 호모모르픽 방향성 MMSE 필터로 복원된 영상에 DIP 연산자를 적용하여 각 화소를 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한다. 평탄 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링을 수행하고 에지 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링의 결과와 호모모르픽 방향성 MMSE 필터링의 결과를 가중하여 합하는 가중 평균 필터링을 수행한다. 그런 다음 지수 함수를 이용하여 공간 영역으로 역 변환하여 복원된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법으로 복원된 영상은 기존의 호모모르픽 평균 필터와 메디안 필터에 의하여 복원된 영상에 비하여 3.3-4.0 ㏈의 ISNR 성능 향상을 보였다. 또한 0.0103-0.0126의 에지 보존도 측정 파라미터 $\beta$ 성능 향상을 보이고, 에지가 잘 보존되면서 잡음이 잘 제거된 우수한 주관적 화질을 보였다.
본 논문에서는 연판정 간섭 소거 최소 자승-오류(soft interference cancellation and minimum mean squared-error; SIC-MMSE) 방법을 이용한 새로운 에너지 효율적 다중안테나(multi-input multi-output; MIMO) 검출 기법을 소개한다. SIC-MMSE 방법의 가장 큰 계산 복잡도는 복소 행렬에 대하여 안테나 개수 만큼의 여러 번 역행렬 계산을 해야 하는데 있다. 본 논문에서는 행렬에 대한 테일러 시리즈 확장(Taylor series expansion) 기법을 이용하여 안테나 개수에 상관없이 단 한번의 역행렬 계산만을 필요로 하는 방법을 제안하며, 이와 같은 방법을 이용하여 계산의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법의 복잡도 감소 효과는 안테나 개수가 증가함에 따라 더 크게 나타난다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 기법이 기존의 SIC-MMSE 기법에 비하여 더 적은 복잡도로 거의 동일한 성능을 도출할 수 있음을 알 수 있다.
통계적 신호 전송에 관한 위너의 MMSE와 정보이론 관점에서 처음으로 증명한 샤논의 상호 정보량을 비교함으로서 둘 사이의 관련성을 연구하였다. 위너가 신호 전송에서 보려했던 것은 잡음이 존재하는 채널에서 복원하려는 신호의 전송 품질의 근본적 극한(limit)를 계산해내려는 것이라 해석할 수 있다. 반면, 샤논은 엔트로피 개념을 적용하여 상호 정보에 대한 불확실성의 차를 최대화로 하는 전송 정보량의 근본적 상한(upper bound)의 극한(limits)을 계산을 계산하려는 것이라 해석할 수 있다. 본 논문의 관심은 샤논의 점 대 점 채널 용량의 근본적 극한을 계산하는 샤논의 공식을 유도함에 있어 위너의 최소 평균 자승 오차(MMSE) 컴바이너에 의한 최적 위너 필터를 사용했을 때 위너의 MMSE와 샤논의 상호 정보량이 미적분관계로 연결되어 있음을 확인하는 것이며, 위너 필터의 MMSE 와 샤논의 상호 정보량이 만나는 점에서 대역 효율성의 상한과 에너지 효율성의 하한을 계산하였다. mod-${\Lambda}$ AWGN 채널 모델에 의한 적절한 성형 격자 ${\Lambda}$의 선택과 ${\alpha}$의 MMSE 추정에 의해 격자형 부호 방식이 샤논의 원래 채널 용량 극한에 미치게 됨을 확인하였다.
Kim, Hyun-Myung;Kim, Dongsik;Kim, Tae-Kyoung;Im, Gi-Hong
Journal of Communications and Networks
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제16권4호
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pp.447-457
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2014
In this paper, we investigate the frequency domain channel estimation for multiple-input multiple-output (MIMO) single-carrier frequency-division multiple-access (SC-FDMA) systems. In MIMO SC-FDMA, code-division multiplexed (CDM) pilots such as cyclic-shifted Zadoff-Chu sequences have been adopted for channel estimation. However, most frequency domain channel estimation schemes were developed based on frequency-division multiplexing of pilots. We first develop a channel estimation error model by using CDM pilots, and then analyze the mean-square error (MSE) of various minimum MSE (MMSE) frequency domain channel estimation techniques. We show that the cascaded one-dimensional robust MMSE (C1D-RMMSE) technique is complexity-efficient, but it suffers from performance degradation due to the channel correlation mismatch when compared to the two-dimensional MMSE (2D-MMSE) technique. To improve the performance of C1D-RMMSE, we design a robust iterative channel estimation (RITCE) with a frequency replacement (FR) algorithm. After deriving the MSE of iterative channel estimation, we optimize the FR algorithm in terms of the MSE. Then, a low-complexity adaptation method is proposed for practical MIMO SC-FDMA systems, wherein FR is performed according to the reliability of the data estimates. Simulation results show that the proposed RITCE technique effectively improves the performance of C1D-RMMSE, thus providing a better performance-complexity tradeoff than 2D-MMSE.
본 논문에서는 초고속 멀티미디어 통신에서 고속전송으로 인한 다중경로 페이딩과 인접 심볼간의 간섭현상으로 인한 시스템의 성능 저하를 보상하기 위하여 송신신호를 미리 왜곡시키는 사전등화기를 사용한 OFDM 시스템을 제안하고, C언어를 이용하여 OFDM 시스템을 모델링하였고, 시뮬레이션을 진행하였다. 그 결과 BER이 $10^{-3}$에서 약 7dB의 성능향상이 있었고, MMSE 특성 또한 $10^{-3}$에서 $10^{-4}$으로 향상되었다.
본 논문은 최대 전송률에 가까운 성능을 보이는 선형 preceding 기법을 제안한다. MMSE preceding은 ZF preceding 방식보다 우수한 평균 자승 오차 성능을 가진다. 반면 MMSE preceding 방식의 전송률은 낮은 SNR 범위에서는 ZF 방식에 비해 개선된 성능을 보여주지만 높은 SNR에서는 오히려 성능 열화현상을 보인다. 이와 같은 사실에 착안하여 본 논문에서는 최대 전송률에 근접하는 선형 preceding 기법을 제안한다. 제안된 방식은 ZF precoding방식에서 사용되는 역행렬 연산을 전송율이 최대화될 수 있도록 정규화하는 방식이고 이를 위한 간단한 수치 알고리즘이 제안된다. 또한 그 과정에서 낮은 복잡도를 가지는 간단한 전력 재할당에 의한 정규화 방식이 제안된다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 제안된 방식이 모든 SNR 범위에서 기존의 ZF preceding 방식과 MMSE preceding방식보다 높은 전송률을 가짐을 보인다. 또한 제안된 방식은 채널 추정 오차가 존재하는 경우에도 기존의 선형 preceding 방식들과 비교하여 성능 이득을 유지하면서 채널 추정 오차에 강인함을 가진다.
본 논문은 평균 자승 측면에서 직교 입력 신호에 대하여 TDL 필터의 계수를 구할 수 있는 등가의 Wiener-Hopf 방정식을 제안한다. 본 논문에서 제안한 등가의 Wiener-Hopf 방정식을 이용하면 직교 입력 신호에 대하여 역 직교화 과정을 거치지 않고 직접적으로 TDL 필터의 계수와 오차를 표현할 수 있다. 본 논문에는 MMSE(minimum mean square error)에 대한 이론적 해석을 포함하였으며 수학적 예제에서 Wiener-Hopf 해와 제안한 등가의 Wiener-Hopf 해를 동시에 나타내었다.
본 논문은 2.4GHz 대역을 사용하는 WBAN (Wireless Body Area Network)환경에서 동일 채널을 사용하는 경우에 발생하는 간섭을 제거하기 위한 여러 간섭 제거 기술에 대해서 분석 하고 서로 비교, 평가 하였다. ML (Maximum Likelihood), OC (Optimal Combining) 그리고 MMSE (Minimum Mean Square Error) 방식이 후보 기술로 고려되었으며, 수신 성능과 구현 복잡도 사이의 trade-off 관점에서 서로 비교 하였다. IEEE 802.15.6 에서 제시 하는 채널 모델 및 간섭 시나리오를 적용하여 성능 평가를 수행한 결과, ML과 OC 알고리즘 등이 우수한 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다. 하지만, ML과 OC의 경우 원하는 신호의 채널 정보뿐만 아니라 간섭채널의 정보를 알아야 하기 때문에 채널을 추정하기 위한 구현 복잡도 및 추정 에러에 민감한 단점을 가지고 있게 된다. 한편, 실제 채널 추정을 수행 하여 성능 비교를 한 경우에는 MMSE와의 성능 격차가 많이 감소한 것을 볼 수 있었으며, 이에 따라, 저전력 및 소형화가 필요한 WBAN 환경에 적용하기 위해서는 성능과 복잡도 사이의 trade off를 고려한 간섭 제거 기술의 선택 및 연구가 중요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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