• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.177-186
• /
• 2005

이 논문에서는 계산 복잡성이 단순화된 비선형 추정기를 소개하고, 이를 적용한 Bussgang 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 베이즈 추정기가 눈 모형이 닫힌 등화 초기에는 시그모이드 추정기로 잘 근사화되며, 눈 모형이 열린 조건에서는 임계 추정기에 근사화되는 사실을 이용하였다. 제안 방법에서는 매 갱신 마다 채널 왜곡의 정도에 따라 시그모이드 추정기와 임계 추정기를 선택적으로 적용하고, 특히 시그모이드 추정기에 축소 신호점을 도입함으로써 고차 QAM 신호의 블라인드 등화에 적용 시 계산 복잡성을 극히 단순화하는 동시에 블라인드 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제4권3호
• /
• pp.259-265
• /
• 2004

In this study, a hybrid genetic algorithm merged with simulated annealing is presented to solve nonlinear channel blind equalization problems. The equalization of nonlinear channels is more complicated one, but it is of more practical use in real world environments. The proposed hybrid genetic algorithm with simulated annealing is used to estimate the output states of nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. By using the desired channel states derived from these estimated output states of the nonlinear channel, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm(GA) and a simplex GA. In particular, we observe a relatively high accuracy and fast convergence of the method.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제5권1호
• /
• pp.35-41
• /
• 2007

In this paper, a modified Fuzzy C-Means (MFCM) algorithm is presented for nonlinear blind channel equalization. The proposed MFCM searches the optimal channel output states of a nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function instead of a conventional Euclidean distance measure. In its searching procedure, all of the possible desired channel states are constructed with the elements of estimated channel output states. The desired state with the maximum Bayesian fitness is selected and placed at the center of a Radial Basis Function (RBF) equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with that of a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA): GASA), and the relatively high accuracy and fast searching speed are achieved.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제7권3호
• /
• pp.383-391
• /
• 2009

In this paper, blind equalization using a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian Weights (MFCM_GW) is attempted to the heavy noise-corrupted channels. The proposed algorithm can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal channel output states of a channel instead of estimating the channel parameters in a direct manner. In contrast to the common Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in its search procedure. The selected channel states by MFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted in it. Simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to existing genetic algorithm (GA) and conventional FCM based methods in terms of accuracy and speed.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제8권6호
• /
• pp.609-617
• /
• 2010

This paper is concerned with the use of a selforganizing map (SOM) to estimate the desired channel states of an unknown digital communication channel for blind equalization. The modification of SOM is accomplished by using the Bayesian likelihood fitness function and the relation between the desired channel states and channel output states. At the end of each clustering epoch, a set of estimated clusters for an unknown channel is chosen as a set of pre-defined desired channel states, and used to extract the channel output states. Next, all of the possible desired channel states are constructed by considering the combinations of extracted channel output states, and a set of the desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness is subsequently selected for the next SOM clustering epoch. This modification of SOM makes it possible to search the optimal desired channel states of an unknown channel. In simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise, and both linear and nonlinear channels are evaluated. The performance of the proposed method is compared with those of the "conventional" SOM and an existing hybrid genetic algorithm. Relatively high accuracy and fast search speed have been achieved by using the proposed method.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.169-180
• /
• 2013

The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.1284-1294
• /
• 2007

본 논문에서는 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 이용하여 블라인드 비선형 채널등화기를 구현하였다. 이를 위해 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 비선형 채널의 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 구해진 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터를 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용하여 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 잡음을 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (genetic algorithm(GA) merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 사용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
• /
• pp.382-388
• /
• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적인 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 노이즈를 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (GA merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교 하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 활용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.2158-2165
• /
• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권6A호
• /
• pp.473-479
• /
• 2012

본 논문에서는 가우시안 2-군집 모델을 사용한 블라인드 등화 방법을 제안한다. 제안 방식에서는 M-QAM 수신 신호를 가우시안 분포하는 2-군집으로 모델링하여 계산 복잡성을 최소화하고 신호 추정의 신뢰도를 높였다. 여기에 가변 파라미터 비선형 추정기를 사용하여 송신 신호를 추정하고, 신호 추정 시 군집의 분산에 따라 축소신호점과 원신호점을 선택적으로 적용하여 신호 추정의 신뢰도를 더욱 개선하였다. 결과적으로 제안 방식은 등화기의 계산 복잡성을 단순화하면서 성능을 개선하였다. 모의실험을 통해 64-QAM의 고차 신호에 대한 블라인드 등화에서 제안 방식이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.