정보처리학회논문지C (The KIPS Transactions:PartC)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

사전 부호화를 이용한 TEA 적응 등화기의 성능 개선에 관한 연구

A Study on the Performance improvement of TEA adaptive equalizer using Precoding

  • 임승각 (공주대학교 공과대학 정보통신공학부)
  • 발행 : 2006.06.01
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문은 수신된 신호의 고차 통계치를 이용하는 TEA(Tricepstrum Equalization Alogorithm) 기반의 적응 등화기 성능 개선에 관한 것이다. 적응 등화기는 주로 부가 잡음, 위상 찌그러짐 및 주파수 선택성 페이딩이 존재하는 통신 채널 환경에서 수신측에서 통신의 고속, 동기 유지, BER 과같은 성능 개선을 위하여 사용되는데 이의 특성은 통신 채널의 전달 함수의 역특성을 갖게된다. 논문에서 적응 등화기의 알고리즘으로는 고차 통계치(HOS)를 이용하는 TEA 알고리즘을 사용하였으며 대상 신호로는 2 차원 선호 방식인 16-QAM을 이용하였다. 16-QAM의 사전 부호화를 위한 신호점 할당시에 Gray 부호를 이용함으로서 등화기의 성능을 나타내는 잔류 부호간 간섭(Residual ISI)과 MSE에서 개선된 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻을 수 있었다.

This paper related with the performance improvement of adaptive equalizer that is a based on the tricepstrum eqalization algorithm by using the received signal. Adaptive equalizer used for the improvement of communication performance, like as high speed, maintain of synchronization, BER, at the receive side in the environment of communication channel of the presence of the aditive noise, phase distortion and frequency selective fading, mainly. It's characteristics are nearly same as the inverse characterstics of the communication channel. In this paper, the TEA algorithm using the HOS and the 16-QAM which is 2-dimensional signaling method for being considered signal was used. For the precoding of 16-QAM singnal in the assignment of the signal costellation, Gray code was used, and the improvement of performance was gained by computer simulation in the residual intersymbol interence and mean squared error which is representive measurement of adaptive equalizer.

키워드

참고문헌

  1. 강창언, '디지털 통신 입문', 복두출판사, 1996
  2. A. P. Petropuou, 'High-order Spectra Analysis- A Nonlinear Signal Processing Framework,' Prentice Hall Internation Ed., 1993
  3. C. A. Belfore, J. H. Park, 'Decision Feedback Equalization,' Proc. IEEE, Vol.67, No.8, pp.1143-1156, Aug. 1979 https://doi.org/10.1109/PROC.1979.11409
  4. D. Hatzinakos, C. L. Nikias, 'Blind Equalization Using a Tricepstrum Based Algorithm,' IEEE Trans. on COM., Vol.39, No.5, pp.669-681, May. 1991 https://doi.org/10.1109/26.87158
  5. A. G. Bessios, C. L. Nikias, 'POTEA : The Power Cepstrurn and Tricoherence Equalization Algorithm,' IEEE Trans. on COM., Vol.43, No. 11, pp.2667-2671, Nov. 1995 https://doi.org/10.1109/26.481216
  6. Y. Sato, 'A Method of self-recover in equalization for Multilevel Amplitude Modulation Systems,' IEEE Trans. on COM., Vol.23, pp.679-682, 1975 https://doi.org/10.1109/TCOM.1975.1092854
  7. W. H. Gerstacker, R. Schober, 'Equlization Concepts for EDGE,' IEEE Trans. on Wireless Communications, Vol.1, No.1, Jan. 2002 https://doi.org/10.1109/7693.975457
  8. J. Zhu, X. R. Cao, R. W. Liu, 'A Blind Fractionnal Spaced Equalizer Using High Order Statistics,' IEEE Trans. on Circuits and Systems-Z, Vol.46, No.6. June. 1999
  9. M. Lzazro, I. Santamaria et. al, 'Stochastic Blind Equalization Based on PDF Fitting Using Parzen Estimator,' IEEE Trans. on Signal Processing, Vol.53, No.2, Feb. 2005 https://doi.org/10.1109/TSP.2004.840767
  10. A. A. Farid, Z. Q. Luo, Z. Ding, 'Blind Channel Equalization Based on Second Order Statistics,' ICASSP, pp.3-557-3-560, 2005 https://doi.org/10.1109/ICASSP.2005.1415770
  11. J. Namiki, 'An Automatically Controlled Predistorter for Multilevel QAM,' IEEE Trans. on COM., Vol.31, No.5, pp.707 -712, May. 1993
  12. M. D. Benedetto, P. Mandarini, 'A New Analog Predistortion Criterion with Application to High Efficiency Digital Radio Link,' IEEE Trans. on COM, Vol.43, No. 12, pp.2966-2974, Dec. 1995 https://doi.org/10.1109/26.477499