Performance Improvements of WiBro System Using the 64QAM SOFM Prefiltering

64QAM SOFM 전처리기를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선

  • 박진우 (tbs 서울 교통방송 뉴미디어국)
  • Received : 2010.03.11
  • Accepted : 2010.03.24
  • Published : 2010.05.31


WiBro(Wireless Broadband Internet) is the standard of high-speed portable internet based on OFDMA/TDD (Orthogonal frequency division multiple access / Time division duplexing) techniques, and the subset of consolidated version of IEEE802.16e Wireless MAN standard. In this paper, we propose performance improvements of WiBro system using the 64QAM SOFM(Self-Organizing Feature Maps)prefiltering. Proposed method used the prefiltering SOFM neural network blind equalization in the Broadband 64 QAM WiBro system receiver. The prefiltering SOFM neural network constellates 64QAM that is transmitter data shape and the blind equalization removes ICI(Inter Carrier Interference). To verificate the proposed method usability, the MSE and the BER are simulated. The simulation results shown that is improved the performances of the proposed WiBro system using the 64QAM SOFM Prefiltering than the existing WiBro system.

와이브로는 OFDMA/TDD 기술을 기반으로하는 고속 이동 인터넷 표준이고, IEEE802.16e 무선 MAN 표준 통합 버전의 하나이다. 본 논문에서는 64QAM SOFM 전처리기를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선을 제안하였다. 제안한 방법은 Broadband 64 QAM 와이브로 시스템 수신단에 전처리 SOFM 신경망 자력등화를 사용한다. 전처리 SOFM 신경망은 송신 데이터 형태인 64QAM을 형상화 하고 자력등화는 ICI를 제거한다. 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위하여 MSE와 BER에 대하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 64QAM SOFM 전처리기를 이용한 와이브로 시스템은 기존의 와이브로 시스템보다 성능이 개선되었음을 확인하였다.


  1. TTAS. KO-06.0082/R1, "Specifications for 2.3GHz band Portable Internet Service : physical access control layer," Dec. 2005.
  2. Y. Peng et al. "Performance of Convolutional Turbo Coded High-speed Portable Internet (WiBro) System," VTC2007-spring IEEE 65th. 22-25 pp. 730-734, April 2007
  3. F. Yang et al. "Low complexity intercarrier interference equalization technique in OFDM system," IEICE Trans. Commun., vol. e89-b, no. 7, pp. 2043-2049, July 2006.
  4. B. P. Lathi, Modern Digital and Analog Communication Systems, Saunders Colleg publishing, 2nd ed. 1989.
  5. S. Haykin, Blind Deconvolution, Englewood Cliffs, NJ : Prentice-Hall, 1994.
  6. J. Hertz et al. "Introduction to the theory of neural computation," Santa fe institute I, Addison Wesley, 1991.
  7. T. Kohonen et al. "Combining linear equalization and self-organizing adaptation in dynamic discrete signal detection," IJCNN, Sandiego. June 1990.
  8. Recommendation ITU-R M.1225, "Guidelines for evaluation of radio transmission technologies for IMT-2000", 1997.