본 논문에서는 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 동시에 보상할 수 있는 적응 등화 알고리즘인 MMA (Multiple Modulus Algorithm)와 S-MMA (Sliced-MMA)의 성능을 비교하였다. 기존 CMA 알고리즘은 진폭만을 복원하며 위상의 복원이 불가능하므로 이를 위해 별도의 부가 회로가 필요케 되는 단점을 극복하기 위해 MMA 알고리즘에서는 개선된 비용 함수를 적용하였다. MMA 알고리즘에서는 탭 계수의 갱신을 위해 dispersion constant를 이용한 오차를 표현하고, S-MMA에서는 결정 장치의 출력 (Sliced-Symbol)을 고려한 dispersion constant를 이용한 오차를 표현하게 되어, 이와 같은 오차 신호의 차이로 인하여 적응 등화 알고리즘은 서로 상이한 성능을 갖게 된다. 논문에서 QAM 신호의 차수를 16과 64로 한 후 동일 채널을 통과하여 신호를 수신할 때 이들 적응 등화 알고리즘의 성능을 나타내는 지수로 복원 성상도, 잔류 isi, MD 및 SER을 적용하여 비교한다. 시뮬레이션 결과 S-MMA가 QAM의 차수가 높을수록 MMA보다 SER 성능이 개선으로 Roburstness가 개선됨을 확인하였다.
논문은 기존 CMA (Constant Modulus Algorithm) 적응 등화기의 성능인 수렴 특성과 잔류 부호 간 간섭을 개선하기위한 CR-CMA 와 CM-CMA의 성능 비교에 관한 것이다. 무선과 유선의 대역 제한 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄이기 위하여 사용되는 등화기에서 디지털 부호의 전송 시 학습열 없이 여분의 대역폭을 소비하지 않는 블라인드 방식에 대한 연구가 이루어졌으며, 최근에는 간단한 연산의 장점을 갖는 CMA 방식의 비용 함수를 개량하여 성능을 개선하고 있다. 논문에서는 이와 같이 새롭게 등장하는 방식 중에서 CR(Constellation Reduction)-CMA 방식과 CM (Constellation Matching)-CMA 방식에대한 성능 분석을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 복원 성상도, 수렴 속도 및 잔류 부호 간 간섭양에서 CR-CMA가 CM-CMA보다 우월한 등화 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.
많은 통신 시스템에서 심볼간 간섭, 직류성 및 충격성 잡음은 해결하기 어려운 문제로 남아있다. 이러한 간섭신호들을 제거하기 위하여 확률분포 상관도 개념이 블라인드 Equalization에 사용되었다. 그러나 이 알고리듬은 과다한 계산량이 문제로 남아 있다. 이 논문에서는 확률분포 상관도에 기반한 블라인드 알고리듬의 반복적 계산 방법을 제안하였다. 비용함수의 기울기 계산에 쓰이는 합산 계산을 반복적 방식으로 기울기를 계산하도록 바꾸었다. 이 방식은 M 개의 송신 심볼에 대해 N 개의 블록 샘플들을 가지고 계산하는 기존 알고리듬의 계산량 O(NM)으로부터 O(M)으로 그 계산량을 획기적으로 줄인다. 따라서 현실적 구현의 장점을 가지면서 동시에 잡음 및 간섭에 대한 강인성을 그대로 유지한다. 시뮬레이션 결과에서도 제안한 방식은 줄여진 계산량으로 동일한 학습 성능을 보였다.
이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.
This paper deals with the problem of channel identification for Single Input Multiple Output (SIMO) slow fading channels using clustering algorithms. Due to the intrinsic memory of the discrete-time model of the channel, over short observation periods, the received data vectors of the SIMO model are spread in clusters because of the AWGN noise. Each cluster is practically centered around the ideal channel output labels without noise and the noisy received vectors are distributed according to a multivariate Gaussian distribution. Starting from the Markov SIMO channel model, simultaneous maximum ikelihood estimation of the input vector and the channel coefficients reduce to one of obtaining the values of this pair that minimizes the sum of the Euclidean norms between the received and the estimated output vectors. Viterbi algorithm can be used for this purpose provided the trellis diagram of the Markov model can be labeled with the noiseless channel outputs. The problem of identification of the ideal channel outputs, which is the focus of this paper, is then equivalent to designing a Vector Quantizer (VQ) from a training set corresponding to the observed noisy channel outputs. The Linde-Buzo-Gray (LBG)-type clustering algorithms [1] could be used to obtain the noiseless channel output labels from the noisy received vectors. One problem with the use of such algorithms for blind time-varying channel identification is the codebook initialization. This paper looks at two critical issues with regards to the use of VQ for channel identification. The first has to deal with the applicability of this technique in general; we present theoretical results for the conditions under which the technique may be applicable. The second aims at overcoming the codebook initialization problem by proposing a novel approach which attempts to make the first phase of the channel estimation faster than the classical codebook initialization methods. Sample simulation results are provided confirming the effectiveness of the proposed initialization technique.
상수 모듈러스 오차가 영이 될 확률을 최대화하도록 설계된 블라인드 등화 알고리듬은 한 반복시간에서 합산과정을 수행하여 큰 복잡성을 유발한다. 합산과정에서 생기는 이러한 계산상의 부담을 줄여보고자 상수 모듈러스 오차 (CME)의 영확률(ZEP)과 그것의 기울기를 추정하는 새로운 접근 방법을 이 논문에서 제안하였다. 다음 반복시간에서 CME의 ZEP는 현행 CME의 ZEP를 기반으로 하여 반복적으로 계산될 수 있음을 보였다. 알고리듬의 가중치 계산을 위한 기울기도 반복적 추정 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP를 미분하여 구해질 수 있음을 제시하였다. 시뮬레이션에서 기존의 블록 처리에 의해 구하던 방법과 비교하였을 때, 제안한 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP와 기울기가 상당히 줄인 계산량에도 불구하고 완전히 동일한 추정 결과를 보였다.
본 논문에서는 디지털 전송시 시분산 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시키기 위한 블라인드 등화 알고리즘인 ISCA (Improved Square Contour Algorithm)과 MSCA (Modified Square Contour Algorithm)의 성능을 비교하였다. 송신 신호는 통신 채널에서 진폭과 위상 전달 특성의 비선형성으로 인하여 대역 제한 및 시분산되어 수신될 것이므로 수신측에서 적응 등화기를 사용하여 찌그러짐을 보상한 후 검출기를 통과시켜 "1"과 "0"을 판정하게 된다. 이때 수신기에서 사용되는 적응 등화기의 알고리즘에서는 Constellation Dependent Constant가 매우 중요한 역할을 하며, 이의 계산을 위하여 ISCA와 MSCA에서는 2차 통계치만 이용하였다. 다른 알고리즘에 비해 비교적 간단한 연산으로 이들 2 가지의 전달 특성을 동시에 보상할 수 있는 알고리즘인 ISCA와 MSCA는 존의 SCA (Square Contour Algorithm) 알고리즘 성능을 더욱 개선시킨 것으로 이들의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 이를 위하여 복원 성상도, 잔류 isi양 및 MSE를 사용하였으며, 성능의 비교 결과 모든 비교 지수에서 ISCA 알고리즘이 MSCA 알고리즘보다 우월함을 확인하였다. 그러나 등화 알고리즘이 정상 상태에서는 MSCA의 CME항에 의하여 성능의 미소 변화량이 ISCA 보다 적어져서 높은 안정성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 스텝 크기(step size)를 자동적으로 조절함으로써 빠른 수렴비와 낮은 초과 MSE를 갖는 TS(Tagaki-Sugeno) 퍼지 모델과 ISI에 강하고 위상변화에 둔감한 CMA(constant modulus algorithm)를 접목시킨 새로운 퍼지 확률 기울기(Fuzzy Stochastic Gradient) 알고리즘을 제시하고 비이상적인 전송채널에 의해서 발생한 왜곡을 보상함으로써 수신 측에서 비트 검출 오류를 감소시키기 위하여 국내 지상파 디지털 TV의 표준으로 되어 있는 VSB 방식에 적용 가능한 등화기(equalizer)를 구현하였다.
의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다.
본 논문에서는 새로운 교번 등화기와 이를 조정하기 위한 차등 조정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 교번 등화기는 연판정과 경판정 기반의 심벌 판정을 수행하는 알고리즘을 사용하여 등화기를 번갈아 동작시키는 방식으로 블라인드 등화를 효과적으로 달성한다. 아울러 연판정과 경판정에 의한 심벌 판정의 상대적 신뢰도에 따라 등화기를 차등 조정함으로써 초기 블라인드 수렴 속도와 정상상태 오차 성능을 동시에 개선하는 것이 가능하다. 다중경로 전파 채널과 부가 잡음 조건에서 16/64-QAM 신호점에 대한 모의실험 결과가 제안 방식의 유용성을 뒷받침하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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