Blind equalization of transmission channel is important in communication areas and signal processing applications because it does not need training sequences, nor dose it require a priori channel information. In this paper, an adaptive blind MMSE channel equalization technique based on second-order statistics in investigated. We present an adaptive blind MMSE channel equalization using multichannel linear prediction error method for estimating cross-correlation vector. They can be implemented as RLS or LMS algorithms to recursively update the cross-correlation vector. Once cross-correlation vector is available, it can be used for MMSE channel equalization. Unlike many known subspace methods, our proposed algorithms do not require channel order estimation. Therefore, our algorithms are robust to channel order mismatch. Performance of our algorithms and comparisons with existing algorithms are shown for real measured digital microwave channel.
In this paper, the lagged cross-correlation of two probability density functions constructed by kernel density estimation is proposed, and by maximizing the proposed function, adaptive filtering algorithms for supervised and unsupervised training are also introduced. From the results of simulation for blind equalization applications in multipath channels with impulsive and slowly varying direct current (DC) bias noise, it is observed that Gaussian kernel of the proposed algorithm cuts out the large errors due to impulsive noise, and the output affected by the DC bias noise can be effectively controlled by the lag ${\tau}$ intrinsically embedded in the proposed function.
저류층 감시(reservoir monitoring)를 위해서는 시간경과(time-lapse) 탄성파 자료들을 비교하는 방법이 주로 사용되며, 시간경과 탄성파자료로부터 저류층에서의 변화에 의한 차이만을 추출해 내는 기술이 핵심이라 할 수 있다. 본 논문에서는 시간경과 탄성파자료로부터 저류층에서의 변화만을 추출하기 위한 방법으로 기존의 교차균등화(crossequalization) 방법과 개선된 최적화 방법을 실험 및 비교해 보았다. 기존의 방법론으로는 주파수 띠폭 균등화(bandwidth equalization)와 위상보정(phase rotation)을 주파수 영역과 시간 영역 그리고 혼합영역에서 각각 구현하여 그 성능을 비교해 보았으며, 이러한 방법들이 갖고 있는 고주파수가 손실되는 한계를 극복할 수 있는 제약적 최적화 필터링(constrained optimum filtering) 방법론을 제안 및 실험해 보았다. 새로이 제안된 제약적 최적화 필터링 방법은 최적화된 맞춤필터를 구함으로써 저류층 변화성분의 주파수띠폭을 넓히는데 개선된 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 ADSL, VDSL, DVB-C 등의 통신 시스템에 적용되고 있고, 적응변조나 blind equalization에서 유용하게 사용될 수 있는 Cross QAM의 SNR 추정 성능에 대해 분석하였다. 우선 레일리 페이딩 채널에서의 Cross QAM의 심볼에러율을 분석하였다. 그리고, Cross QAM의 성좌점에 대한 판정영역 특성에 착안하여, 성좌 점별로 EVM 기반의 SNR 추정기법을 사용하는 것을 제안하고, 성좌점별로 SNR 추정성능이 다르게 나타남을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 시뮬레이션 결과로부터 Cross QAM에서 SNR 추정에 사용하는 성좌점을 선택적으로 사용하면, AWGN 채널이나 라이시안 페이딩 채널에서 추정성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 다차원의 명암변화에 기반을 둔 조합형 인식기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 적응적 변형의 히스토그램 재조정 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 다차원의 명암변화는 인접 픽셀간의 밝기변화를 4단계로 나누어 고려함으로써 영상의 속성을 더욱 더 정확하게 반영하기 위함이고, x축과 y축의 2방향 각각의 명암변화를 고려한 정규상호상관계수는 좀 더 포괄적으로 영상의 유사성을 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 50개 40*40 픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 평활화를 수행하지 않거나 선형 평활화를 수행한 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
Blind channel identification and equalization attempt to identify the communication channel and to remove the inter-symbol interference caused by a communication channel without using any known trainning sequences. In this paper, we propose a blind adaptive channel identification and equalization algorithm with phase offset compensation for single-input multiple-output (SIMO) channel. It is based on the one-step forward multichannel linear prediction error method and can be implemented by an RLS algorithm. Phase offset problem, we use a blind adaptive algorithm called the constant modulus derotator (CMD) algorithm based on condtant modulus algorithm (CMA). Moreover, unlike many known subspace (SS) methods or cross relation (CR) methods, our proposed algorithms do not require channel order estimation. Therefore, our algorithms are robust to channel order mismatch.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 특징들의 통계적 상관성에 기반을 둔 조합형 인식성능 개선기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 재조정의 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 통계적 상관성은 정규상호상관계수에 의해 측정되며, 이는 유사도를 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 독립성분분석에 의한 국부적인 특징들을 대상으로 정규상호상관을 계산함으로써 좀 더 정확한 유사도를 통계적으로 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 30개 40*50픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 전처리를 하지 않은 기법이나 기존 및 적응적 변형히스토그램 평활화에 의한 전처리 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
정보이론적 학습 기법에 해당하는 에러 엔트로피 최소화 (MEE) 성능기준과 상호 상관 엔트로피 최대화 (MCC) 성능기준은 그 동안 깊이 있게 많은 연구가 이루어져 왔다. 에러 엔트로피 최소화 성능기준은 정보 포텐셜을 최대화하는 것으로 귀결되고 상호 상관 엔트로피 최대화 성능기준은 시스템의 출력과 원신호의 상호 상관도를 최대화하는 것으로 정의된다. 이 두 성능기준을적정 가중치를 두고 합성한 것이 기준점을 내포한 에러 엔트로피 최소화 기법 (MEEF) 인데 이 또한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 블라인드 채널 등화를 위해 CMA에 쓰이는 상수 모듈러스 에러 (CME)를 도입하여 이 정보이론적 학습기법에 적용하고자 그 가능성과 문제점을 찾고자 연구하였다. 또한 MEEF 성능기준에도 이 CME 적용가능성을 연구하였다. 연구결과로부터 CME를 적용한 MEE (MEE-CME)는 상수 모듈러스 정보를 잃게 되는 결과를 낳았다. 이 결과 MEE-CME나 MEE를 사용하는 MEEF-CME 모두에게서 수렴하지 못하거나 CME를 사용하는 다른 방식과 비교할 때 수렴이 늦게 되는 문제점을 발견하게 되었다.
본 논문에서는 QAM (Quadrature Amplitude Modulation)을 시용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiflexing)시스템에서 비이상적인 채널에 고속으로 데이터를 전송 시 발생하는 신호의 왜곡으로부터 보다 빠르고 효율적으로 등화를 하기 위한 등화기법을 제안하였다. 일반적으로 기존 OFDM 시스템 등화기법으로 주파수 영역에 단일 탭 선형 등화기를 사용하는 방법이 많이 사용 되었다. 이 경우 실제시스템에서 채널 환경이 시간에 따라 빠르게 변하게 될 경우 채널에 의한 왜곡을 완벽하게 보상해 줄 수없다. 그러므로 본 논문에서는 주파수 영역에 단일 탭 션형 등화기를 적용하는 대신 비선형 등화기를 적용하였으며 비선행 등화기의 단점인 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에서의 급속한 성능 저하를 보완해주기 위하여 시간영역에 선형 등화기를 병행 사용하였다. 주파수 영역의 경우 비선형 등화기를 적용함에 있어 in-phase성분과 quadrature성분으로 구성되어 있는 QAM신호가 complex 채널 통과 시 fading에 의해 왜곡된 신호도 noise에 의해 왜곡된 신호처럼 in-phase성분과 quadrature 성분의 amplitude만이 변하므로 기존의 등화기 구조에서 cross성분을 제거하였고 이로 인하여 발생할 수 있는 약간의 오차를 보상해 주기위해 시간영역 등화가와 수렴 속도가 빠르고 오차가 적은 알고리즘을 사용하여 복잡도가 줄어든 등화기 구조를 제안하였다. 시간영역의 경우 채널왜곡에 강한 Goldcode를 trauung-sequence로 보호구간에 삽입하여 매 frame 마다 등화를 행하여 주파수영역 등화기의 성능을 보완해줌으로써 기존의 등화기법과 비교하여 보다 빠르고 효율적인 등화를 수행할 수 있는 등화기법을 제안 하였다.
코렌트로피는 일반화된 상관함수로서 확률밀도함수의 고차 모멘트를 가지는데 이는 기존의 모멘트 확장 방식들보다 더 높은 고차 모멘트이다. 두 다른 랜덤 변수의 상호 코렌트로피를 최대화하는 이 기준 방식은 최소자승오차 기준 방식과 비교할 때, 비선형, 비 가우시안 신호 처리 환경에서 특히 탁월한 성능을 나타낸다. 이 논문에서는, 상호 코렌트로피 기준에 근거한 새로운 블라인드 등화 기법을 제안한다. 이 기법은 등화기 출력의 확률밀도함수와, 송신 심볼의 분포에 맞추어 발생시킨 랜덤심볼의 파전 확률밀도 추정치라는 두 확률변수에 상호 코렌트로피를 적용한다. 상호 코렌트로피에 근거한 제안 방식의 블라인드 등화 성능을 유클리디언 거리 최소화 방식과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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