• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.53-58
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• 2012

본 논문에서는 sparse 채널에서 대표적인 채널 추정 기법들의 오차 성능을 비교 및 분석한다. 오차 성능을 비교하기 위해 크라머-라오 경계를 이용하여 최소평균자승오차 추정기법의 하한 경계를 구하고 이를 정합 추적 기법의 상한 경계와 분석한다. 분석 결과로부터 추정 탭 개수와 신호 대 잡음비에 따라 기존에 sparse 채널에서 효율적인 추정기법으로 알려진 정합 추적 기법보다 최소평균 자승오차 추정기법의 오차가 적을 수 있음을 보인다. 레일리이 페이딩 분포를 갖는 두 개의 sparse 채널에 대한 전산모의실험 결과 신호 대 잡음비에 따라 두 추정 기법의 오차 성능이 반전되는 경우를 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.342-353
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• 2015

It is widely accepted that single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) is an excellent candidate for broadband wireless systems. Channel estimation is one of the key challenges in SC-FDMA, since accurate channel estimation can significantly improve equalization at the receiver and, consequently, enhance the communication performances. In this paper, we study the application of compressive sensing for sparse channel estimation in a SC-FDMA system. By skillfully designing pilots, their patterns, and taking advantages of the sparsity of the channel impulse response, the proposed system realizes channel estimation at a low cost. Simulation results show that it can achieve significantly improved performance in a frequency selective fading sparse channel with fewer pilots.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.583-599
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• 2015

We apply the Bayesian matching pursuit (BMP) algorithm to the estimation of time-frequency selective channels in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. By exploiting prior statistics and sparse characteristics of propagation channels, the Bayesian method provides a more accurate and efficient detection of the channel status information (CSI) than do conventional sparse channel estimation methods that are based on compressive sensing (CS) technologies. Using a reasonable approximation of the system model and a skillfully designed pilot arrangement, the proposed estimation scheme is able to address the Doppler-induced inter-carrier interference (ICI) with a relatively low complexity. Moreover, to further reduce the computational cost of the channel estimation, we make some modifications to the BMP algorithm. The modified algorithm can make good use of the group-sparse structure of doubly selective channels and thus reconstruct the CSI more efficiently than does the original BMP algorithm, which treats the sparse signals in the conventional manner and ignores the specific structure of their sparsity patterns. Numerical results demonstrate that the proposed Bayesian estimation has a good performance over rapidly time-varying channels.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1061-1066
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• 2014

천해에서 음파 전달은 매우 복잡하며, sparse한 전달 특성을 갖는다. 이러한 환경에서 수중음향통신 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 채널을 추정하기 위한 여러 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 sparse-aware LMS(Least Mean Square) 알고리즘들보다 빠른 수렴속도를 갖는 LMS 기반 채널 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 $L_p$-norm LMS 알고리즘과 soft decision 과정을 결합한 것이다. 모의실험은 실제 해상 실험을 통하여 얻은 수중 음속 데이터를 바탕으로 수행되었다. 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 빠른 수렴속도와 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권5호
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• pp.59-65
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• 2012

본 논문에서는 super-RENS 디스크의 채널 모델링을 위하여 압축 센싱 알고리즘에 기반한 sparse Volterra 필터에 대해 연구하였다. Super-RENS 디스크 시스템에서 심한 비선형 심벌간 간섭(ISI)이 발생하는 것은 익히 알려진 사실이다. 메모리를 가진 비선형 시스템은 Volterra 급수로 모델링할 수 있다. 또한, 압축 센싱은 측정치로부터 성긴 또는 압축된 신호를 복원할 수 있다. 이러한 이유로 super-RENS의 성긴 특성을 갖는 read-out 채널을 예측하기 위해 압축 센싱 알고리즘을 사용하였다. 평가 결과는 압축 센싱 알고리즘으로 super-RENS의 read-out 채널을 위한 sparse Volterra 모델을 효과적으로 구성할 수 있음을 보여준다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.317-329
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• 2010

In recent years, many sparse estimation methods, also known as compressed sensing, have been developed. However, most of these methods presume that the measurement matrix is completely known. We develop a new blind maximum likelihood method-the expectation-sparse-maximization (ESpaM) algorithm-for models where the measurement matrix is the product of one unknown and one known matrix. This method is a variant of the expectation-maximization algorithm to deal with the resulting problem that the maximization step is no longer unique. The ESpaM algorithm is justified theoretically. We present as well numerical results for two concrete examples of blind channel identification in digital communications, a doubly-selective channel model and linear time invariant sparse channel model.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.258-264
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• 2012

주파수 선택적 페이딩 채널을 위한 선형 채널 추정 방식의 성능은 파일럿의 개수에 비례하므로 채널 추정의 정확도를 높이기 위해서 많은 파일럿을 쓰지 않을 수 없으며 필연적으로 전송 효율성이 낮아지는 단점이 있다. 또한 다중경로 채널의 희소(sparse)한 특성을 활용하지 않고 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 아주 적은 수의 파일럿으로 희소한 채널을 추정하는 정합추구 기반 알고리듬과 간섭도(coherence)를 최소화하기 위한 파일럿 배치 방법을 제안한다. 또한 모의 실험을 통해 LS (least square) 채널 추정 방식보다 적은 수의 파일럿으로 우수한 채널 추정 성능을 보임을 확인한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.410-421
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• 2019

Distributed compressed sensing (DCS) states that we can recover the sparse signals from very few linear measurements. Various studies about DCS have been carried out recently. In many practical applications, there is no prior information except for standard sparsity on signals. The typical example is the sparse signals have block-sparse structures whose non-zero coefficients occurring in clusters, while the cluster pattern is usually unavailable as the prior information. To discuss this issue, a new algorithm, called backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit for block distributed compressed sensing (DCSBBAOMP), is proposed. In contrast to existing block methods which consider the single-channel signal reconstruction, the DCSBBAOMP resorts to the multi-channel signals reconstruction. Moreover, this algorithm is an iterative approach, which consists of forward selection and backward removal stages in each iteration. An advantage of this method is that perfect reconstruction performance can be achieved without prior information on the block-sparsity structure. Numerical experiments are provided to illustrate the desirable performance of the proposed method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1047-1062
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• 2018

In this paper the problem of massive multiple input multiple output (MIMO) channel estimation with sparsity aware adaptive algorithms for $5^{th}$ generation mobile systems is investigated. These channels are shown to be non-stationary along with being sparse. Non-stationarity is a feature that implies channel taps change with time. Up until now most of the adaptive algorithms that have been presented for channel estimation, have only considered sparsity and very few of them have been tested in non-stationary conditions. Therefore we investigate the performance of several newly proposed sparsity aware algorithms in these conditions and finally propose an enhanced version of RZA-LMS/F algorithm with variable threshold namely VT-RZA-LMS/F. The results show that this algorithm has better performance than all other algorithms for the next generation channel estimation problems, especially when the non-stationarity gets high. Overall, in this paper for the first time, we estimate a non-stationary Rayleigh fading channel with sparsity aware algorithms and show that by increasing non-stationarity, the estimation performance declines.

• 한국음향학회지
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• 제35권5호
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• pp.383-388
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• 2016

본 논문은 볼록 규준화 RLS(Recursive Least Squares)에 쓰이는 규준화를 위한 상수를 정하는 법을 제안한다. Eksioglu와 Tanc는 희소성 음향 채널 추정을 위해서 볼록 규준화 RLS 알고리즘을 구현하였다. 그러나 이 알고리즘은 더 좋은 추정 성능을 위해서 채널의 참 임펄스 응답 정보가 사용된다. 본 논문에서는 이 같은 참 임펄스 응답 정보가 필요 없는 규준화 상수를 위한 두 가지 선정법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 사용했을 때 Eksioglu와 Tanc의 방법에 필적한 추정 성능을 유지함을 보인다.