For complex channel blind equalization, this study presents the performance and characteristics of two complex blind information theoretic learning algorithms (ITL) which are based on minimization of Euclidian distance (ED) between probability density functions compared to constant modulus algorithm which is based on mean squared error (MSE) criterion. The complex-valued ED algorithm employing constant modulus error and the complex-valued ED algorithm using a self-generated symbol set are analyzed to have the fact that the cost function of the latter forces the output signal to have correct symbol values and compensate amplitude and phase distortion simultaneously without any phase compensation process. Simulation results through MSE convergence and constellation comparison for severely distorted complex channels show significantly enhanced performance of symbol-point concentration with no phase rotation.
We investigate an alternative blind adaptive multiuser detection scheme based on a non-canonical linearly constrained constant modulus (LCCM) criterion and prove that, under the constrained condition, the non-canonical linearly constrained constant modulus algorithm (LCCMA) can completely remove multiple -access interference. We further demonstrate that the non-canonical LCCM criterion function is strictly convex in the noise-free state, and that under the constrained condition, it is also strictly convex even where small noise is present. We present a simple method for selecting the constant as well as a stochastic gradient algorithm for implementing our scheme. Numerical simulation results verify the scheme's efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3772-3790
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2016
It is well known that the constant modulus algorithm (CMA) presents a large steady-state mean-square error (MSE) for high-order quadrature amplitude modulation (QAM) signals. In this paper, we propose a low-complexity hybrid adaptive blind equalization algorithm, which augments the CMA error function with a novel constellation matched error (CME) term. The most attractive advantage of the proposed algorithm is that it is computationally simpler than concurrent CMA and soft decision-directed (SDD) scheme (CMA+SDD), and modified CMA (MCMA), while the approximation of steady-state MSE of the proposed algorithm is same with CMA+SDD, and lower than MCMA. Extensive simulations demonstrate the performance of the proposed algorithm.
This research describe improved algorithm that is able to decide terminal criterion of Evolutionary Structural Optimization (ESO), reducing load of calculation to search load path of concrete beam, and apply to agricultural facilities. The ESO method is that make to discrete structure, structural analyze each element stress through FEM. And repeat generation with next material condition to become for most suitable composing. Individual element introduces concept of zero stiffness, but zero stiffness decisions are gone to direction of exclusion. In this stduy, improve algorithm to be convergence by 'Rule of Alive or Die' in arrival because is most suitable. Also, existing terminal criterion lack consistency because that used depend on experience of researcher. This research procedure is fellowed. First, all modulus of elasticity assume a half of elasticity modulus of material, Second, structural analysis by FEM, Third, apply to the remove ratio and restoration ratio for the 'rule of alive or die'. Forth, reconstruct the element and material conditions. And repeat the first to forth process. The terminal time of evolutional procedure is the all elastic modulus of element changed to blank value or elasticity modulus value of original. Therefore, in this study, consist the algorithm for programming, and apply to the agricultural facilities with concrete.
최근 블라인드 적응등화기의 주요 알고리듬 중에 하나인 CMA (Constant Modulus Algorithm) 의 주파수 영역의 고속 알고리듬들이 소개되고 있다 [1,2]. 이중에서 [1] 에서는 입력신호를 블록 단위로 처리하는 비용함수를 사용하고, 보다 최근에 제시된 [2] 에서는 매 입력신호마다 목적함수를 최소한 하는 새로운 알고리듬이 소개되고 있다. 모두다 기존의 알고리듬의 계산량을 줄일 수 있으나, 수렴성에서는 기존의 CMA와 차이가 보여질 것으로 판단된다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 주파수 영역 CMA 의 오차평면과 목적함수에 대한 해석적 분석을 통하여, 최근에 제안된 블라인드 등화 알고리듬 [2]가 [1] 보다 국소 최소 값에 빠질 확률이 적어서 수렴성이 개선됨을 보인다. 모의실험결과 이전의 고속 알고리듬 보다 50% 이상의 수렴성 개선결과를 보인다. 또한, 동일조건하에 최신 고속 알고리듬이 기존의 CMA 와 동일한 수렴특성을 나타내는 것을 보인다.
학습 신호를 사용하지 않고 심볼간의 간섭을 제거하여 전송된 데이터를 복구하는 등화방법을 블라인드 등화(blind equalization)라 한다. 본 논문에서는 수렴 속도와 정상 상태오차를 줄이기 위하여 CMA의 장점과 반경-지향 알고리듬의 장점을 동시에 이용하는 다단계 반경-지향 알고리듬을 제안한다. 다단계 반경-지향 알고리듬은 초기 시작 모드에서는 수렴이 보장되는 CMA와 똑같이 동작을 한다. 이 후 등화기가 점점 수렴해 나감에 따라, 블라인드 등화기에서 사용하는 양자화기의 레벨 수를 증가시켜 수렴 속도를 빠르게 해준다. 양자화기의 레벨이 완전히 증가하였을 경우 다단계 반경-지향 알고리듬은 수렴 후 자승 평균 오차가 작은 반경-지향 알고리듬과 똑같이 동작하게 된다. 그러므로 다단계 반경-지향 알고리듬은 빠른 수렴 속도를 보이면서도, 정상상태에서 작은 오차값을 갖는다.
본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기에서 간섭제거를 위한 새로운 CSS(Complex Signed-Signed) CMA(Constant Modulus Algorithm) 알고리즘을 제안한다. 중계기가 궤환 신호를 가질 때 CSS CMA 알고리즘은 궤환 경로로부터 간섭 신호를 제거하기 위한 디지털 신호 처리를 사용한 ICS 중계기에 대해 제안한다. 제안된 Complex Signed Signed CMA 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 하드웨어 복잡도와 성능이 개선된다. 제안된 Complex Signed Signed CMA 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.00043인 경우 수렴상태에서 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 4dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로 LMS(Least Mean Square)와 Signed LMS(Normalized Least Mean Square)보다 수렴회수가 1950 ~ 2150회 정도 줄어든다.
눈 모형이 닫혀있는 등화 초기에 축소 신호점을 적용한 시그모이드 비선형성으로 오차신호를 추정하면, 기존 연판정의거 알고리즘의 문제점인 고차 신호점을 적용 시 계산 복잡도가 증가하고 수렴속도가 저하되는 단점을 개선할 수 있다. 시그모이드 함수는 평균과 분산 파라미터로 특성이 조절되므로, 분산 값을 조절함에 따라 축소 신호점의 값$(\gamma)$이+$\gamma$와-$\gamma$ 사이의 범위를 가질 수 있다. 본 논문에서는 등화가 올바르게 진행하여 각 신호점에서 군집의 크기가 줄어들 때 분산 값을 가변함으로써 정상상태 성능을 개선할 수 있는 가변 모듈러스 알고리즘(Variable Modulus Algorithm: VMA)을 제안한다.
이 논문에서는 비최소위상(nonminimum phase) 채널을 등화할 수 있는 판정궤환(decision feedback equalizer)에 대한 자력등화 기법을 제안한다. 등화기는 선형필터와 예측에러 필터(prediction error filter)의 결합으로 이루어지며 각 부분에 대해 서로 다른 알고리듬을 적용한다. 즉 선형필터는 CMA(constant modulus algorithm)를 적용하여 계수를 추정하며, 예측에러 필터는 판정궤환 예측 알고리듬(decision feedback prediction algorithm)을 적용하여 필터의 계수를 추정한다. 제안한 알고리듬은 판정궤환 등화기의 FFF(feedforward filter)부를 이루는 선형필터가 수렴할 때 항상 작은 오율을 나타내는 계수로의 수렴을 보장한다. 모의실험을 통해 제안한 자력등화알고리듬의 유효성을 몇개의 채널에 대해 예를 들었으며 기존의 자력등화 알고리듬과 성능을 비교하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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