본 논문에서는 AWGN 채널에서 특정 판정영역 내에 수신된 샘플들을 이용해 DD(Decision Directed) 방식으로 SNR을 추정하는 경우에 발생하는 SNR 추정 오차에 대해서 분석하였다. 수신기에서 특정 성좌점에 해당하는 기준 판정영역에 수신된 샘플들로 이상적인 수신점과의 에러벡터를 이용하여 SNR을 추정하는 경우, 다른 판정영역에 대응되는 송신심볼이 잡음의 영향으로 기준 판정영역으로 넘어온 샘플들까지 포함되므로, 추정된 신호 성좌점의 평균치가 이동함으로써 DD방식의 SNR 추정이 부정확하게 이루어진다. 이러한 현상을 변형된 확률밀도 함수를 기반으로 설명하고 실제 SNR과 추정 SNR과의 오차를 유도하여 정량적으로 분석하였다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 SNR 추정오차가 이론적으로 유도된 SNR 추정오차와 일치하고, 제안한 보정기법을 통해 SNR 추정 성능을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.
판정의거(decision-directed: DD) 등화는 수신 신호의 눈모형이 완전히 닫힌 채널 조건에서는 눈모형을 충분히 열지 못하여 블라인드 등화기를 초기화하는 데는 효과적이지 않은 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 기존 DD 알고리즘의 오차를 대체하는 새로운 오차를 제안한다. 새로운 DD 오차는 신호점 판정의 모듈러스를 기존 DD 오차에 스케일링한 것으로, 이를 적용한 새로운 DD 알고리즘은 기존 DD와는 달리 등화 초기의 닫힌 눈모형을 여는데 효과적이다. 새로운 오차를 적용한 DD 알고리즘은 블라인드 초기화에 널리 쓰이는 CMA에 비해 우수한 수렴 특성을 보이며, 특히 다중 모듈러스를 가지는 신호 등화에 유용하다. 고차 QAM 신호에 대한 모의실험을 통해 새로운 DD 알고리즘의 성능을 검증하였다.
상수 모듈러스 오차와 두확률 밀도 함수의 유클리드 거리에 기본을 둔 블라인드 알고리듬은 정보 이론적 학습 방법의 장점에도 불구하고 복소 채널의 위상 회전을 극복하지 못해 열악한 성능을 보인다. 이 논문에서는, 출력 전력이 다중 모듈러스 값의 근방에 있을 때 decision-directed 모드로 동작하는 기법을 정보 이론적 학습에 추가하므로서 복소 채널의 위상 회전 문제를 해결할 수 있음를 보였다. 복소 채널 모델과 16 QAM 방식에 대한 시뮬레이션 결과에서 복소 채널의 위상 회전 문제가 해결되어 현격한 성능 향상을 보였다.
We introduce a rotational decision-directed joint algorithm of blind equalization coupled with carrier recovery for 32-QAM demodulation with high symbol rate. The proposed carrier recovery, which we call a rotational decision-directed carrier recovery(RDDCR), removes the residual phase difference by rotating the decision boundary for the kth received symbol by the frequency detector output of the (k-1)th received symbol. Since the RDDCR includes the function of PLL loop filter by rotating the decision boundary, it gives a simpler demodulator structure. The rotational decision-directed blind equalization(RDDBE) with the rotated decision boundary based on the Stop-and-Go Algorithm(SGA) operated during tracking the frequency offset by the RDDCR and removes intersymbol interference due to multipaths and channel noise. Test results show that symbol error rate of $10^{-3}$ is obtained before the forward error correction when SNR equals 15dB with 150KHz of carrier frequency offset and two multipaths, which is the channel condition for 32-QAM receiver.
자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
학습 신호를 사용하지 않고 심볼간의 간섭을 제거하여 전송된 데이터를 복구하는 등화 방법을 블라인드 등화(blind equalization)라 한다. 본 논문에서는 수렴 속도와 정상상태오차를 줄이기 위하여 Sato 알고리듬과 결정-지향 알고리듬의 장점을 동시에 이용하는 다단계 결정-지향 알고리듬을 제안한다. 다단계 결정-지향 알고리듬은 초기 시작 모드에서는 수렴이 보장되는 Sato 알고리듬과 똑같이 동작을 한다. 이 후 등화기가 점점 수렴함에 따라, 블라인드 등화기에서 사용하는 양자화기의 레벨 수를 증가시켜 수렴속도를 빠르게 해준다. 양자화기의 레벨이 완전히 증가하였을 경우 다단계 결정-지향 알고리듬은 수렴 후 자승 평균 오차가 작은 결정-지향 알고리듬과 똑같이 동작하게 된다. 그러므로 다단계 결정-지향 알고리듬은 빠른 수렴 속도를 보이면서도, 정상상태에서 작은 오차값을 갖는다.
Adaptive channel equalization accomplished without resorting to a training sequence is known as blind equalization. In this paper, we present a auto-switching blind, equalization for 8-VSB HDTV receiver. The scheme operate in two mode : blind equalization mode and decision-directed equalization mode. This proposed scheme changes from the blind equalization mode at high error levels to the decision-directed equalization mode at lower error levels smoothly and automatically. Manual switch from the blind equalization mode to the decision-directed mode is not necessary.
본 논문에서는 연판정지향 알고리즘에 Stop-and-Go 알고리즘의 개념을 결합한 연판정지향 Stop-and-Go 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 두 알고리즘보다 더 신뢰성 있는 오차신호를 사용함으로써 향상된 등화 성능을 가진다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 CMA, MCMA, Stop-and-Go 알고리즘, 단순화된 연판정지향 알고리즘에 비해 잔류 심벌간 간섭과 정상상태로의 수렴 속도면에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
We propose two new classes of robust blind equalization algorithms against abrupt changes of channel conditions, which we call a triple-mode algorithm(TMA) and an automatic switch-over algorithm(ASA). The conventional DMGSA exhibits slow convergence rates due to the incorrect equalizer tap-updating process under the severe channel conditions. In order to speed up the convergence process, the TMA operates in triple-mode that is based on the dual-mode of the DMGSA incorporated with the tap-updating control modes of the SGA as well as the MSGA. Without resorting to the decision region for selecting the operation mode in the TMA, the ASA automatically switches the blind mode to the smoother conventional decision-directed mode. The ASA uses the error functional that is the weighted sum of the Generalized Sato error and the decision-directed error, where the weights correspond to the channel conditions. Test results on 16-QAM and 8-VSB datas confirm that the TMA and the ASA perform well under the sudden changes of channel conditions.
디지털 통신 시스템에서 채널에서 발생되는 ISI(Inter-Symbol Interference)를 줄이기 위해 사용되는 적응 등화기의 알고리즘으로 MCMA(Constant Modulus Algorithm)가 있다. MCMA는 비교적 간단한 연산량을 갖지만 어느 정도 적당한 수렴율과 정상 상태의 MSE(mean square error)를 가지므로 본 논문에서는 이를 개선키 위해 병렬 구조를 갖는 등화 방식을 제안하며, MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)과 MDD(Modified Decision Directed Algorithm)으로 구성이 되어있다. 제안 방식에서는 4-QAM 좌표와 16-QAM 좌표의 관계를 이용한, 새로운 비용 함수를 정의 하고, 만약 수신된 신호에 오프셋이 발생할 때, MCMA의 성능이 저하되므로 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 MDD(Modified Decision Direct) 알고리즘과 결합한 병렬형 구조를 적용하므로서 기존의 MCMA보다 빠른 수렴 속도와 낮은 MSE를 갖는 개선된 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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