코렌트로피는 일반화된 상관함수로서 확률밀도함수의 고차 모멘트를 가지는데 이는 기존의 모멘트 확장 방식들보다 더 높은 고차 모멘트이다. 두 다른 랜덤 변수의 상호 코렌트로피를 최대화하는 이 기준 방식은 최소자승오차 기준 방식과 비교할 때, 비선형, 비 가우시안 신호 처리 환경에서 특히 탁월한 성능을 나타낸다. 이 논문에서는, 상호 코렌트로피 기준에 근거한 새로운 블라인드 등화 기법을 제안한다. 이 기법은 등화기 출력의 확률밀도함수와, 송신 심볼의 분포에 맞추어 발생시킨 랜덤심볼의 파전 확률밀도 추정치라는 두 확률변수에 상호 코렌트로피를 적용한다. 상호 코렌트로피에 근거한 제안 방식의 블라인드 등화 성능을 유클리디언 거리 최소화 방식과 비교하였다.
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.
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.
충격성 잡음하의 블라인드 신호처리 분야에서 최대 상호 코렌트로피 알고리듬 (MCC)이 MSE 기반의 알고리듬에 비해 우수한 성능을 보인다. 그러나 MCC 알고리듬에 대한 최적 가중치 조건들이나 충격성 잡음에 대한 내성과 관련된 특성들은 아직 충분히 연구되지 못한 상태이다. 이 논문에서는 MSE기반의 LMS 알고리듬과 비교를 통해 MCC의 최적 가중치의 성질을 분석하여 MCC 알고리듬의 최적 가중치가 MSE기반의 LMS 알고리듬과 같다는 보인다. 또한 MCC의 최적 가중치가 충격성 잡음 하에서도 동요 없이 안정을 유지하는 요인이 입력 크기 조정에 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
무작위 발생된 심볼 집합과 최대 상호 코렌트로피 (maximum cross-correntropy) 로 설계된 MCC 알고리듬은 최소자승평균 (MSE) 기반 알고리듬과 달리, 충격성 잡음 하에서 최적 가중치가 동요 없이 안정을 유지하며 그 요인이 오차 전력에 따라 입력의 세기를 조절하는 입력 크기 조정기 (input magnitude controller, IMC)에 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 스텝사이즈를 정규화한 알고리듬 (normalized MCC, NMCC)를 제안하였으며 여기서 IMC 통과된 신호 전력은 1-pole 저역 통과 필터로 반복적 추정한다. 두 가지 다중경로 채널 모델과 충격성 잡음 환경에서 시행된 시뮬레이션 결과, 정규화된 NMCC알고리듬은 MCC알고리듬에 비해 정상상태 MSE에서 1 dB 정도의 성능 향상을, 수렴 속도에서도 500 샘플 정도 빠른 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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