• 전기학회논문지
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• 제56권11호
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• pp.2033-2035
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• 2007

This paper proposes a novel iterative LMS-based decision feedback equalizer for short burst transmission with relatively short training sequence. In the proposed equalizer, the longer concatenated training sequence can provide the more sufficient channel information and the reused original training sequence can provide the correct decision feedback information. In addition, the overall adaptive processing is performed using the low complexity LMS algorithm. The study shows the performance of the proposed method is enhanced with the number of iterations and, furthermore, better than that of the conventional LMS-based DFEs with the training sequence of longer or equal length. Computational complexity is increased linearly with the number of iterations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.600-607
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• 2007

차세대 이동 멀티미디어 통신에서는 전송지연을 줄이고 버스트 시변채널의 시간변화를 제한하기 위해 버스트 전송이 많이 사용된다. 그러나 채널적응을 위한 훈련 심볼은 짧은 길이의 버스트 데이터에 대해 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 심볼에 대한 적응 등화기의 설계에 있어서 짧은 길이의 훈련 심볼과 빠른 수렴을 갖는 적응 알고리즘이 필요로 된다. 본 논문에서는 DMWT (discrete multi-wavelet transform)과 LMS(least mean square) adaptation 을 갖는 적응 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 복잡성의 증가를 최소화하면서도 현재의 transform-domain equalizer보다 빠른 수렴을 갖는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.473-479
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• 2005

이동 멀티미디어 통신에서의 주요한 요소기술 중의 하나는 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있는 광대역 신호전송기술이다. 이와 같은 광대역 이동통신 시스템을 위해서는 높은 주파수효율과 낮은 전력소모를 가지면서 시변 다중경로 페이딩 채널에 의한 신호왜곡을 극복해야 한다 따라서 단일반송파의 짧은 버스트 데이터전송을 위한 적응적 결정귀환 등화방식이 하나의 해결책으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 포함한 버스트신호를 갖는 시스템의 성능향상을 위하여 연판정 귀환을 갖는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE(decision feedback equalizer)를 제안하고 시뮬레이션을 통하여 이동무선채널에서 그 성능을 분석한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.201-204
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• 1998

This paper study on blind adaptive interference suppression algorithm without training sequence to solve Near-Far problem due to multi access interference. And the performance of each algorithm in the presence of the multipath fading channels over DS-CDMA is evaluated. Simulation results showed that Modified LMS-CMA algorithm has a higher capacity than MOE in SIR/SNR.