결정 궤환 구조를 사용한 비선형 등화기법은 열악한 채널환경에서 발생하는 심각한 심볼간 간섭을 제거하는데 크게 요구되고 있다. 이 논문에서는 정보 이론적 학습방법과 랜덤 심볼에 기본을 두고 개발된 선형 자력 등화 알고리듬에 이 결정 궤환 구조를 적용한다. 제안된 결정 궤환 자력 등화기는 송신 심볼이 가지는 확률밀도함수와 동일한 모양을 갖도록 랜덤 심볼이 생성된다. 이 랜덤 심볼의 확률밀도함수와 등화기 출력이 가지는 확률밀도함수의 차이를 최소화함으로써 제안된 자력 등화 알고리듬은 등화된 출력 신호를 만들어낸다. 시뮬레이션 결과로부터 선형 알고리듬에 비해 향상된 수렴성능 및 오차 성능을 나타냈다.
랜덤 심볼열을 기반으로 한 정보이론적 학습법 (ITL)은 특정 확률분포를 갖도록 랜덤하게 발생시킨 심볼열을 타겟 데이터로 활용하고, 입력 데이터 사이의 확률분포 거리 최소화를 비용함수로 하여 설계된다. 이 방식의 단점으로, 고정상수를 알고리듬 갱신의 스텝사이즈로 사용하므로 입력 전력의 통계적 추이를 활용할 수 없다. 정보포텐셜 출력(information potential output, IPO)와 연관된 기울기에서는 정보포텐셜 입력(information potential input, IPI)이, 정보포텐셜 오차(information potential error, IPE)와 관련된 기울기에서는 입력자체가 입력으로 작용함을 이 연구에서 밝혀내고, 입력의 전력 추이를 따로 계산하여 스텝사이즈 (step size)를 정규화하도록 제안하였다. 제안된 알고리듬은 충격성잡음과 다중경로 페이딩 환경의 통신시스템 실험에서 기존 방식보다 약 4dB 정도 더 낮은 정상상태 오차 전력, 약 2배 이상 빠른 수렴속도를 나타냈다.
랜덤 순서로 발생된 심볼 열을 기반으로 하는 확률 분포 매칭 타입의 알고리듬들은 그 성능 기준이 바이어스된 신호에 대한 변수를 지니고 있지 않아서 바이어스된 충격성 잡음 하에서는 제한된 성능을 나타낸다. 이 논문에서는 바이어스된 충격성 잡음을 이겨내기 위한 수정된 성능기준을 제안하고, 증강된 필터구조와 랜덤 심볼 열을 사용하는 확률 분포 매칭 방법에 기초한 블라인드 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 의해 만들어진 제안된 알고리듬이 바이어스된 강한 충격성 잡음에 대해 동요됨이 없이 탁월한 수렴성능을 보였다.
두 랜덤 변수의 상호 코렌트로피 최대화 기준은 최소자승오차 기준에 비해 탁월한 성능을 보인다. 이 논문에서 제안하는 블라인드 등화 방식은, 등화기 출력 PDF와 자기 생성 심볼 집합의 파전 PDF를 두 랜덤 변수로 하는 상호 코렌트로피에 기준을 두어 QAM과 복소 채널 환경을 위해 설계되었다. 복소 채널 통신 환경의 시뮬레이션 결과에서 상 위상 회전이 없이 크게 향상된 심볼 포인트 집중 성능을 나타냈다.
송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.
출력 샘플과 수신단에서 랜덤한 순서로 발생된 심볼의 정보 포텐셜을 기반으로 한 블라인드 알고리즘은, 바이어스된 충격성 잡음이 채널에 더해질 때, 정보 포텐셜을 바탕으로 한 비용함수에 바이어스된 신호를 처리할 변수가 포함되어 있지 않아 성능저하를 겪게 된다. 이러한 바이어스된 충격성 잡음에 대한 강건성을 목표로, 이 논문에서는 수정된 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜에 기반하여 증강된 필터 구조와 랜덤 심볼을 사용한 새로운 블라인드 알고리즘을 도출하였다. 다중 경로 채널의 블라인드 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 정보 포텐셜에 기반한 블라인드 알고리즘이 바이어스된 강한 충격성 잡음 환경에서 탁월한 수렴 성능을 나타냈다.
상호-코렌트로피 개념은 가우시안 커널의 커널 밀도 추정법에 의해 구축된 두 가지 서로 다른 확률밀도함수의 내적으로 표현될 수 있다. N개의 랜덤 심볼열과 상호-코렌트로피의 최대화 (MCC) 에 바탕을 두고 개발된 블라인드 알고리듬은 탁월한 학습 성능을 보인다. 그러나 이 알고리듬은 MCC 기반으로 가중치를 갱신할 목적으로 설계되면서 과도한 계산 복잡도를 지니게 된다. 이 논문에서는 상호-코렌트로피의 기울기 계산을 반복적으로 수행하여 MCC 알고리듬의 계산상의 복잡도를 크게 줄이는 방법을 제안하였다. 기존의 MCC 알고리듬은 블록 처리 방식에 의해 기울기를 계산하여 $O(N^2)$의 계산량이 필요했던 반면 제안된 방법은 O(N)의 계산만을 수행한다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 이 방법이 기존의 알고리듬과 비교하여 계산량의 부담을 크게 줄이면서도 동일한 학습 성능을 보였다.
랜덤 발생 심볼과 출력 신호에 대해 두 확률 밀도 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 복소 채널 등화 알고리듬은 정보 이론적 학습방법의 장점을 살리면서 위상 회전 문제까지 극복할 수 있도록 설계 되었다. 이 논문에서는 이 알고리듬에 대해 확률 밀도 함수 구축에 사용된 커널 사이즈가 성능에 끼치는 영향을 연구하였고 커널 사이즈의 변형에 인한 정보 포텐셜 간의 힘 조절에 변화를 준 Kernel-modified 알고리듬을 제안하였다. 이 제안한 방식은 커널 사이즈 변형이 이루어지지 않은 알고리듬에 대해 약 4 dB 정도의 성능 향상을 만들어 냈다. 성상도 특성에서도 복소 채널에 의한 위상 회전이 완벽하게 극복될 뿐 아니라 보다 집중된 심볼 점을 보였다.
이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.
채널 부호화된 심볼은 연집 오류(Burst error)에 취약한 특성으로 인해 송신단에서 인터리빙 과정을 거쳐 송신된다. 수신단에서는 채널을 통하여 발생된 연집 오류를 디인터리빙 과정을 통해 랜덤 오류(Random error)로 변화시키고 채널 복호화를 통하여 오류 정정 효과를 높인다. 그러나 수신단에서 송신단의 인터리버 파라미터를 알지 못하는 경우에는 인터리빙은 특정 패턴에 의한 일종의 암호화로 볼 수 있으며 디인터리빙이 어렵게 된다. 최근 선형 블록 부호가 블록 인터리빙 되었을 때 선형 블록 부호의 선형성을 이용하여 인터리버 파라미터를 추정하는 기법들의 연구가 진행되었다. 그러나 길쌈 부호가 인터리빙 되었을 때, 선형 블록 부호와 달리 부호어 길이에 따라 구분되는 선형성을 이용할 수 없기 때문에 기존 선형 블록 부호의 선형성을 이용한 방법으로는 인터리버의 파라미터를 추정할 수 없다. 본 논문에서는 길쌈부호가 블록 인터리빙이 되었을 때 길쌈 부호 복원(Convolutional code reconstruction) 기법을 이용하여 블록 인터리버의 행과 열을 추정하는 블라인드 블록 디인터리빙 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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