본 논문은 기존의 CMA(Constant Modulus Algorithm) 적응 등화기 성능인 수렴 특성과 잔류 부호간 간섭의 영향을 경감시키기 위해 비용 함수를 개선한 ACMA(Advanced CMA)에 관한 것이다. CMA는 진폭만을 보상하고 위상은 보상을 하지 못하며, RCA(Reduced Constellation Algorithm)는 진폭과 위상을 보상 하지만 수렴 특성이 불안한 문제점이 있다. CMA의 단점인 위상의 문제를 해결키 위한 MCMA는 실수부와 허수부를 따로 처리하여 진폭과 위상을 보상하지만 하드웨어의 복잡도와 진폭의 보상 능력에서는 CMA보다 열악해지는 문제점이 있다. 제안하는 ACMA에서는 CMA와 MCMA(Modified CMA) 알고리즘 장점만을 살릴 수 있도록 비용 함수를 개량하여 진폭과 위상의 보상, 빠른 수렴 속도 및 잔류 ISI 감소와 양호한 심볼 오류율 (SER) 특성을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
It is essential to control noise and vibration in various industrial fields. In the automobile industry, various plastics have been developed and replaced metallic materials in order to reduce mass and vibration effectively. In this study, we measured and analyzed the Young's moduli and the loss factors of Acrylonitrile butadiene styrene(ABS) and Polypropylene(PP). In order to solve the fundamental error to determine the two quantities, a loudspeaker was used instead of conventional electromagnetic devices to generate bending motion to the specimens and a laser vibrometer was also used in detection of vibration signal of the specimen. The measured Young's moduli and loss factors of the ABS specimen were nearly constant as the temperature($-10{\sim}60^{\circ}C$) was increased. The loss factor of PP specimen showed peak value at $20^{\circ}C$ and it means that there is glass transition for the PP specimen. Young's modulus of PP specimen was linearly decreased as the temperature was increased.
본 논문에서는 SMMA (Sliced Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에서 등화기의 출력 전력에 비례하는 adaptive modulus를 이용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 AM-SMMA 알고리즘에 대하여 다룬다. 기존 SMMA 알고리즘에서는 등화기의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 발생할 때 송신측 QAM 신호의 통계 특성치인 modulus를 고정적으로 사용하지만, 제안 AM-SMMA에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 modulus를 적응적으로 사용하게 된다. 제안 알고리즘의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하며, 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 slice 가중치가 적으면 잔류isi, 최대 찌그러짐 성능이 우월하며, 가중치가 큰 경우 SER 성능이 우월함을 확인하였다.
This paper deals with an inverse modeling of nonminimum phase communication channel utilizing the HOS (High Order Statistics) of the received signal. After the communication channel is separated into the minimum phase and maximum phase components, the inverse modeling is performed independently. The performance superiority is confirmed by monte-carlo computer simulation in comparison with the traditional CMA (Constant Modulus Algorithm) method. By utilizing the proposed algorithm employing the HOS of the received signal, the inverse frequency characteristics of the channel can be obtained withoug transmitted signal in digital communication. This algorithm is required in preprocessing or postprocessing in order to remove the channel effect, and effective in the self adaptive equalizer which can minimize the bit error rate or symbol error rate in the recovry of received signal.
In indoor sensor networks equalization algorithms based on the minimization of Euclidean distance (MED) for the distributions of constant modulus error (CME) have yielded superior performance in compensating for signal distortions induced from optical fiber links, wireless-links and for impulsive noise problems. One main drawback of MED-CME algorithms is a heavy computational burden hindering its implementation. In this paper, a recursive gradient estimation for weight updates of the MED-CME algorithm is proposed for reducing the operations $O(N^2)$ of the conventional MED-CME to O(N) at each iteration time for N data-block size. From the simulation results of the proposed recursive method producing exactly the same results as the conventional method, the proposed estimation method can be considered to be a reliable candidate for implementation of efficient receivers in indoor sensor networks.
We propose two robust blind equalization algorithms based on multi-stage clustering blind equalization algorithm, which are called a complex classification update algorithm(CCUA) and an error compensation algorithm(ECA). The first algorithm is a tap-updating algorithm which each computes classified real and imaginary parts in order to reduce computations and the complexity of implementation as a stage increase. The second one is a algorithm which can achieve faster convergence speed because error of equalizer input make always fixed. Test results confirm that the proposed algorithms with faster convergence and lower complexity outperforms both constant modulus algorithm (CMA) and conventional multi-stage blind clustering algorithm(MSA) in reducing the SER as well as the MSE at the equalizer output.
본 논문에서는 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 보상하기위한 적응 등화 알고리즘에서 MCMA와 MDD를 병렬 구조로 구현한 PMCMA-MDD (Paralled Modified Constant Modulus Algorithm-Modified Decision Directed)와 단일 구조로 구현한 DW-MCMA (Dual Weight-Modified Constant Modulus Algorithm)의 성능을 비교, 평가하였다. 이들 알고리즘은 기본적으로 MCMA와 RCA의 축소 신호점을 이용하는 비용 함수를 적용하여 빠른 수렴 속도와 적은 잔류 isi를 얻을 수 있다. 구조적으로 PMCMA-MDD 알고리즘은 2개의 독립적인 등화 필터를 병렬로 사용하며 DW-MCMA 알고리즘은 1개의 등화 필터를 이용하여 2번에 걸쳐 탭 계수를 갱신한다. 2가지 알고리즘에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수신측에서 복원된 신호 성상도, 잔류 isi 특성 곡선에의한 수렴 시간과 수렴 속도, 정규화 MSE 및 주어진 시분산 채널의 신호대 잡음비에서 SER (Symbol Error Rate)등의 성능을 비교하였으며, 시뮬레이션 결과 모든 성능에서 PMCMA-MDD가 DW-MCMA보다 우월함을 알 수 있었다.
The CMA and MMA blind equalization algorithm has the inevitable large residual error caused by mismatching between the symbol constellation at a steady state after convergence. Stop-and-Go algorithm has a very superior residual error characteristics at a steady state but a relatively slow convergence characteristics. In this paper, we propose a SAG-Flagged MMA as a new adaptive blind equalization algorithm with a Stop-and-Go flag which follows a flagged MMA in update scheme of tap weights as appling the flag obtaining from Stop-and-Go algorithm to MMA. Using computer simulation, it is confirmed that the proposed algorithm has an enhancing performance from the viewpoint of residual ISI, residual error and convergence speed in comparison with MMA and Stop-and-Go algorithm. Algorithm has a new error function using the decided original constellation instead of the reduced constellation. By computer simulation, it is confirmed that the proposed algorithm has the performance superiority in terms of residual ISI and convergence speed compared with the adaptive blind equalization algorithm of CMA family, Constant Modulus Algorithm with Carrier Phase Recovery and Modified CMA(MCMA).
본 논문은 nonconstant modulus 특성의 높은 스펙트럼 효율을 갖는 16-QAM 신호 전송 시 채널에 의한 부호간 간섭을 줄이기 위한 CCA (Compact Constellation Algorithm)와 RMMA (Region-based MMA) 블라인드 적응 등화 알고리즘의 성능 비교에 관한 것이다. CCA는 결정 장치의 출력인 sliced symbol과 16개의 모든 신호점들을 compact화한 통계적 심볼을 이용하여 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호의 분산을 줄여 초기 수렴과 misadjustment를 개선하지만 연산량이 증대되며, RMMA는 신호점이 속하는 영역을 기준으로 4개의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차 신호를 얻으므로 빠른 수렴속도와 misadjustment 및 채널 추적 능력이 연산량 증가없이 개선되는 효과를 얻을 수 있다. 논문에서는 동일한 채널에서 이들 알고리즘을 구현한 후 블라인드 적응 등화 성능을 등화기 출력 신호의 성상도, 잔류 isi양, MSE 및 SER을 적용하여 비교하였다. 시뮬레이션의 결과 출력 신호 성상도, 잔류 isi 및 MSE에서는 RMMA가 CCA보다 우월하였지만 수렴 속도는 약1.3배 정도 늦어짐을 알 수 있었다. 또한 잡음에 대한 robustness를 나타내는 SER 성능에서는 SNR이 적을때는 CCA가 우월하지만 6dB 이상에서는 RMMA가 우월하였다.
본 논문은 QAM 신호를 전송하는 시스템에서 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 경감시키기 위한 적응 등화 알고리즘인 MMA (Multiple Modulus Algorithm)에서 오차 신호의 비선형 함수를 이용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS-MMA (Variable Step Size - MMA) 알고리즘에 관한 것이다. 기존 MMA에서는 고정 스텝 크기를 이용하여 적응 등화기의 탭 계수를 얻지만, 제안 VSS-MMA에서는 오차 신호의 비선형성을 기본으로 가변 스텝 크기를 적용하여 탭 계수를 얻을 수 있다. 가변 스텝 크기을 이용하므로서 기존 MMA보다 개선된 등화 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였으며, 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 잔류 isi양, 최대 찌그러짐과 MSE, SER을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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