This paper investigates an efficient pre-equalization technique that can be applied on the up-link of a time division duplex (TDD) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. This technique provides the spectral efficiency by omitting the usage of training sequences on the up-link. In this paper, the performance of a variety of pre-equalization techniques is analyzed and simulations are performed by applying power efficient pre-equalization algorithms with phase and amplitude & phase pre-equalization in the Rayleigh fading channel.
In this paper, the performance of pre-equalization technique which can be applicable for the B-WLL uplink is evaluated and compared to post-equalization technique under three kinds of rain attenuation channels such as rain, intermittent light rain and thundershower. The BER performance comparisons of two algorithms (LMS and RLS) are investigated in the context of channel models and the length of training sequence. From the simulation results, it is shown that the post-equalization outperforms only at quite good channel conditions such as AWGN, while the pre-equalization can guarantee better BER performance at every channel conditions, especially performance gain increases as the severity of channel increases. It is concluded that the pre-equalizer using LMS algorithm is preferable at delay-tolerant situation where the complexity of algorithm is not a strict factor, while one using RLS is suitable for fast burst transmission with a relatively short training sequence.
If the data are pre-whitened, then gradient adaptive algorithms which are simpler than higher order statistics algorithms can be used in adaptive blind signal estimation. In this paper, we propose a blind subband affine projection algorithm for multiple-input multiple-output adaptive equalization in the blind environments. All of the adaptive filters in subband affine projection equalization are decomposed to polyphase components, and the coefficients of the decomposed adaptive sub-filters are updated by defining the multiple cost functions. An infinite impulse response filter bank is designed for the data pre-whitening. Pre-whitening procedure through subband filtering can speed up the convergence rate of the algorithm without additional computation. Simulation results are presented showing the proposed algorithm's convergence rate, blind equalization and blind signal separation performances.
본 논문에서는 ATSC 지상파 디지털 TV 방송방식을 사용하는 등화형 디지털 동일채널 중계기(Equalization Digital On-Channel Repeater: EDOCR)에서의 신호처리 시간지연을 최소화하기 위한 변조 및 전치등화 방법을 제안하고, 그 성능을 다양한 각도에서 분석한다. 제안된 변조 방법은 VSB 펄스성형필터로 기존의 SRRC (Square Root Raised Cosine) 필터 대신 ER (Equi-Ripple) 필터를 사용한다. 그리고, 제안된 전치등화 방법은 기준신호인 기저대역 신호와 복조된 중계기 출력신호를 이용하여 전치등화 필터계수를 계산하고, ER 필터계수와 컨볼루션하여 새로운 펄스성형 필터를 생성한다. 새롭게 생성된 VSB 펄스성형 필터는 전치 탭 수를 조절함으로써 시간지연이 최소화되고, ER 필터 및 마스크 필터에 의해 야기된 선형 왜곡을 보상한다.
본 논문에서는 B-FWA의 상향링크에 적용할 수 있는 equalization 시스템 중에서 pre-equalization 시스템에 대해서 다양한 감쇄 채널에 대해서 성능을 분석하였다. 고려한 감쇄채널은 세가지의 강우감쇄 채널에 (rain, intermittent light rain and thundershower) 대해서 분석하였다. 본 논문에서 제안하는 pre-equalization 시스템에 적용된 adaptive 알고리즘은 LMS와 RLS로서, 각각의 트레이닝 시퀀스의 길이 대비 채널환경에 따른 성능을 평가하였다. 실험결과, LMS 알고리즘을 사용하는 equalization 알고리즘은 알고리즘의 복잡도를 어느 정도 허용되는 범위에서 delay에 심한 부분에 적합하는 것으로 결론지었고, RLS 알고리즘은 짧은 트레이닝 시퀀스로 빠른 송신이 가능한 곳에 성능이 우수함을 확인하였다.
Many equalization circuits have been proposed to improve pack performance and reduce imbalance. Although bidirectional equalization topologies are promising in these methods, pre-equalization global equalization strategy is lacking. This study proposes a novel state-of-charge (SoC) equalization algorithm for bidirectional equalizer based on particle swarm optimization (PSO), which is employed to find optimal equalization time and steps. The working principle of bidirectional equalization topologies is analyzed, and the reason behind the application of SoC as a balancing criterion is explained. To verify the performance of the proposed algorithm, a pack with 12 LiFePO4 batteries is applied in the experiment. Results show that the maximum SoC gap is within 2% after equalization, and the available pack capacity is enhanced by 13.2%. Furthermore, a comparison between previously used methods and the proposed PSO equalization algorithm is presented. Experimental tests are performed, and results show that the proposed PSO equalization algorithm requires fewer steps and is superior to traditional methods in terms of equalization time, energy loss, and balancing performance.
본 논문에서는 사용자를 주파수로 구분하고 데이터를 주파수 영역 확산으로 다중화하는 OFDMA/CDM 기반 셀룰라 시스템을 제안하다. 셀 구분을 위해 랜덤코드를 이용하며, 시스템 성능 향상을 위하여 전치등화를 적용한다. 송신전력이 제한된 다중셀 환경에 적합한 전치등화 방법과 효율적인 전력할당 방식을 제안한다. 다중셀 환경에서 각 등화방법 및 전력할당 방식에 따른 성능을 분석하곤 특히 셀 중심으로부터의 거리에 따른 성능 변화, 다중화 데이터 개수에 따른 성능 분석을 통괘 다중셀 환검 적용 타당성을 분석한다. 끝으로 시간지연에 따른 성능저하를 전치와 후치 등화를 모두 사용한 전/후치등화를 적용하여 줄일 수 있음을 보인다.
Kwon, Hee Jae;Lee, Gi Pyo;Kim, Young Jae;Kim, Kwang Gi
Journal of Multimedia Information System
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제8권2호
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pp.79-84
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2021
Detecting brain tumors of different sizes is a challenging task. This study aimed to identify brain tumors using detection algorithms. Most studies in this area use segmentation; however, we utilized detection owing to its advantages. Data were obtained from 64 patients and 11,200 MR images. The deep learning model used was RetinaNet, which is based on ResNet152. The model learned three different types of pre-processing images: normal, general histogram equalization, and contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE). The three types of images were compared to determine the pre-processing technique that exhibits the best performance in the deep learning algorithms. During pre-processing, we converted the MR images from DICOM to JPG format. Additionally, we regulated the window level and width. The model compared the pre-processed images to determine which images showed adequate performance; CLAHE showed the best performance, with a sensitivity of 81.79%. The RetinaNet model for detecting brain tumors through deep learning algorithms demonstrated satisfactory performance in finding lesions. In future, we plan to develop a new model for improving the detection performance using well-processed data. This study lays the groundwork for future detection technologies that can help doctors find lesions more easily in clinical tasks.
지상파 디지털 TV 방송 서비스를 위해 송신기에서는 인접 채널에 미치는 영향을 최소화하기 위해서 FCC에서 규정한 전송 신호에 대한 emission mask를 만족하도록 채널 필터를 사용한다. 이러한 채널 필터는 군지연과 크기 왜곡을 야기하는데, 이를 보상하기 위해서 전치등화기를 사용한다. 기존의 전치등화기는 모두 FIR 필터링에 근간을 두고 있었지만, 본 논문에서는 FIR 필터링을 사용하는 전치등화 방법을 제안한다. IIR 필터는 pole-zero 모델링 특성이 있어서 기존 FIR 필터를 이용하는 방법에 비해서 신호 대 잡음비를 향상시킬 수 있고 채별 필터의 왜곡뿐만 아니라 DTV 송신기 내에 존재하는 다양한 선형적인 계곡까지 보상할 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 IIR 전치등화기가 FIR 전치등화기에 비해서 잔류 평균 자승 오차 측면에서 매우 우수함을 보인다.
MIMO-OFDM 기술은 시 공간만이 아니라 주파수 영역을 활용할 수 있기 때문에 기존의 시 공간 MIMO 시스템을 유연하게 확장하여 OFDM에 적용시킬 수 있다. 무선 이동 통신에서 발생되는 페이딩은 이동체의 속도, 전송 주파수, 수신 안테나 및 주위 자연 환경에 의해 발생한다. 또한, 무선 이동 통신 채널에 가장 심각하게 나타나는 현상인 다중 경로 페이딩은 각각 다른 지연 시간에 의해 주파수 선택적 페이딩이 발생하게 되며, 이때 ISI로 인해 무선 이동 통신 채널의 성능을 저하시키게 되며, 데이터 전송 속도에 제약을 준다. OFDM은 심벌 사이에 채널의 지연 확산보다 긴 보호 구간을 삽입하여 ISI를 제거할 수 있다. 그러나 대역폭 등의 문제로 일반적으로 보호 구간은 심벌 주기의 1/4 정도로 설정하며, 따라서 다중경로의 채널 지연이 보다 심각해질 경우, 보호 구간 만으로는 ISI을 모두 제거할 수 없다 이 경우 채널에서의 전송시간 지연에 의한 왜곡은 등화기를 사용하여 보상해 주어야 하며, 특히 데이터 전송 속도가 고속이 될수록 등화기의 사용이 절대적으로 필요하게 된다. 본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 사전 등화를 이용한 BER 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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