A new blind equalization algorithm that is based on maximizing the probability that the constant modulus errors concentrate near zero is proposed. The cost function of the proposed algorithm is to maximize the probability that the equalizer output power is equal to the constant modulus of the transmitted symbols. Two blind information-theoretic learning (ITL) algorithms based on constant modulus error signals are also introduced: One for minimizing the Euclidean probability density function distance and the other for minimizing the constant modulus error entropy. The relations between the algorithms and their characteristics are investigated, and their performance is compared and analyzed through simulations in multi-path channel environments. The proposed algorithm has a lower computational complexity and a faster convergence speed than the other ITL algorithms that are based on a constant modulus error. The error samples of the proposed blind algorithm exhibit more concentrated density functions and superior error rate performance in severe multi-path channel environments when compared with the other algorithms.
The constant modulus algorithm (CMA) widely used in blind equalization applications minimizes the averaged power of constant modulus error (CME) defined as the difference between an instant output power and a constant modulus. In this paper, a decision feedback version of the linear blind algorithm based on maximization of the zero-error probability for CME is proposed. The Gaussian kernel of the maximum zero-error criterion is analyzed to have the property to cut out excessive CMEs that may be induced from severely distorted channel characteristics. Decision feedback approach to the maximum zero-error criterion for CME is developed based on the characteristic that the Gaussian kernel suppresses the outliers and this prevents error propagation to some extent. Compared to the linear algorithm based on maximum zero-error probability for CME in the simulation of blind equalization environments, the proposed decision feedback version has superior performance enhancement particularly in cases of severe channel distortions.
Blind equalization techniques have been widely used in wireless communication systems. In this paper, we propose to apply the balanced information potentials to the criterion of minimum Euclidian distance between two PDFs with constant modulus errors for adaptive blind equalizers. One of the two PDFs is constructed with constant modulus error samples and another does with Dirac delta functions. Two information potentials derived from the criterion are balanced in order to have better performance by putting a weighting factor to each information potentials. The proposed blind algorithm has shown in the MSE convergence performance that it can produce enhanced performance by over 3 dB of steady state MSE.
이 논문에서는 오차 확률 밀도와 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 기준을 소개하고 이 기준에 근거한 새로운 CMA 형태의 블라인드 등화 알고리듬을 제안하고 있다. 제안한 기준에 나타나는 오차 항 대신에 constant modulus error를 대치하여 블라인드 알고리듬을 완성하였고 이 알고리듬은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 수렴성능과 정상상태의 자승평균오차 성능 특성을 보였으며, 오차 신호 값이 0 값에 보다 집중된 밀도함수 형태를 나타냈다. 시뮬레이션 결과로부터, 이 제안된 방식은 멀티 포인트 통신에서 블라인드 등화를 위한 신뢰성 있는 알고리듬으로 사용될 수 있음을 보이고 있다.
디지털 통신 시스템에서 채널에서 발생되는 ISI(Inter-Symbol Interference)를 줄이기 위해 사용되는 적응 등화기의 알고리즘으로 MCMA(Constant Modulus Algorithm)가 있다. MCMA는 비교적 간단한 연산량을 갖지만 어느 정도 적당한 수렴율과 정상 상태의 MSE(mean square error)를 가지므로 본 논문에서는 이를 개선키 위해 병렬 구조를 갖는 등화 방식을 제안하며, MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)과 MDD(Modified Decision Directed Algorithm)으로 구성이 되어있다. 제안 방식에서는 4-QAM 좌표와 16-QAM 좌표의 관계를 이용한, 새로운 비용 함수를 정의 하고, 만약 수신된 신호에 오프셋이 발생할 때, MCMA의 성능이 저하되므로 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 MDD(Modified Decision Direct) 알고리즘과 결합한 병렬형 구조를 적용하므로서 기존의 MCMA보다 빠른 수렴 속도와 낮은 MSE를 갖는 개선된 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
In this paper, as an alternative to constant modulus algorithm based on MSE, maximization of the probability that equalizer output power is equal to the constant modulus of the transmitted symbols is introduced. The proposed algorithm using the gradient ascent method to the maximum probability criterion has superior convergence and steady-state MSE performance, and the error samples of the proposed algorithm exhibit more concentrated density functions in blind equalization environments. Simulation results indicate that the proposed training has a potential advantage versus MSE training for the constant modulus approach to blind equalization.
상수 모듈러스 오차의 확률을 영으로 줄이는 등화 알고리듬에 결정 궤환 방식이 도입된 DF-MZEP-CME (decision feedback - maximum zero-error probability for constant modulus errors) 알고리듬은 채널 왜곡 보상에서 보다 향상된 성능을 보인다. 그러나 이 DF-MZEP-CME 알고리듬은 기울기 계산에서 샘플 사이즈에 비례하는 계산량을 가지게 되어 구현상 장애요인으로 작용한다. 이 논문에서는 DF-MZEP-CME 알고리듬의 기울기를 반복적으로 추정하도록 하여 계산량이 샘플 사이즈와 무관하게 함으로서 계산량 문제를 해결한다. 샘플 사이즈 N 에 대해 기존 알고리듬이 10N 의 곱셈량을 가지지만 제안한 방식은 샘플 사이즈와 무관하게 단지 20 번의 곱셈을 수행한다. 또한 제안한 방식의 기울기 계산이 초기상태로부터 안정 상태로 넘어갈 때 연속성을 유지하는 것으로 나타나 오차 전파에 예민한 결정 궤환 방식에 매우 적합한 알고리듬으로 판단된다.
Many multi-modulus blind equalization algorithms (MMA) have been presented in the past to overcome the undesirable high misadjustment exhibited by the well-known constant modulus algorithm. Some of these MMA schemes, specifically tailored for quadrature amplitude modulation (QAM) constellations, have also been proved to fix the phase offset error without needing any rotator at the end of the equalizer stage. In this paper, a new multi-modulus algorithm is presented for QAM signals. The contribution lies in the technique to incorporate the sliced symbols (outcomes of decision device) in the multi-modulus-based weight adaptation process. The convergence characteristics of the proposed sliced multi-modulus algorithm (S-MMA) is demonstrated by way of simulations, and it is shown that it gives better steady-state performance in terms of residual inter-symbol interference and symbol-error rate. It has also been shown that the proposed algorithm exhibits lesser steady-state misadjustment compared to the best reported MMA.
For complex channel blind equalization, this study presents the performance and characteristics of two complex blind information theoretic learning algorithms (ITL) which are based on minimization of Euclidian distance (ED) between probability density functions compared to constant modulus algorithm which is based on mean squared error (MSE) criterion. The complex-valued ED algorithm employing constant modulus error and the complex-valued ED algorithm using a self-generated symbol set are analyzed to have the fact that the cost function of the latter forces the output signal to have correct symbol values and compensate amplitude and phase distortion simultaneously without any phase compensation process. Simulation results through MSE convergence and constellation comparison for severely distorted complex channels show significantly enhanced performance of symbol-point concentration with no phase rotation.
상수 모듈러스 오차가 영이 될 확률을 최대화하도록 설계된 블라인드 등화 알고리듬은 한 반복시간에서 합산과정을 수행하여 큰 복잡성을 유발한다. 합산과정에서 생기는 이러한 계산상의 부담을 줄여보고자 상수 모듈러스 오차 (CME)의 영확률(ZEP)과 그것의 기울기를 추정하는 새로운 접근 방법을 이 논문에서 제안하였다. 다음 반복시간에서 CME의 ZEP는 현행 CME의 ZEP를 기반으로 하여 반복적으로 계산될 수 있음을 보였다. 알고리듬의 가중치 계산을 위한 기울기도 반복적 추정 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP를 미분하여 구해질 수 있음을 제시하였다. 시뮬레이션에서 기존의 블록 처리에 의해 구하던 방법과 비교하였을 때, 제안한 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP와 기울기가 상당히 줄인 계산량에도 불구하고 완전히 동일한 추정 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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