The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.5
no.3
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pp.169-173
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2012
This paper investigates the performance of Turbo equalization in wireless multipath channels. Turbo equalization mainly consists of a SISO(soft-in soft-out) equalizer and a SISO decoder. Iterative channel estimators can improve the accuracy of channel estimates by soft information fed back from the SISO decoder. Comparing iterative channel estimators with LMS(least mean square) and RLS(recursive least squares) algorithms, which are the most common algorithms to estimate and track a time-varying channel impulse response, the iterative channel estimator with RLS converges more faster than the one with LMS. However, the difference of BER(bit error rate) performances gradually decreases as the number of iterations for Turbo equalization increases.
This paper presents a fourth-order cumulants based iterative algorithm for blind channel equalization. It is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum phase characteristic of the channel. In this approach, the transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel outputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple reordering and scaling. Both a closed-form and a stochastic version of the proposed algorithm are tested with three-ray multi-path channels in simulation studies, and their performances are compared with a method based on conventional second-order cumulants. Relatively good results are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.11
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pp.5394-5409
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2019
The paper investigates a novel detector receiver with Kalman channel information estimator and iterative channel response equalization for MIMO (multi-input multi-output) OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) communication systems in fast multipath fading environments. The performances of the existing linear equalizers (LE) are not good enough over most fast fading multipath channels. The existing adaptive equalizer with decision feedback structure (ADFE) can improve the performance of LE. But error-propagation effect seriously degrades the system performance of the ADFE, especially when operated in fast multipath fading environments. By considering the Kalman channel impulse response estimation for the fast fading multipath channels based on CE-BEM (complex exponential basis expansion) model, the paper proposes the iterative receiver with soft decision feedback equalization (SDFE) structure in the fast multipath fading environments. The proposed SDFE detector receiver combats the error-propagation effect for fast multipath fading channels and outperform the existing LE and ADFE. We demonstrate several simulations to confirm the ability of the proposed iterative receiver over the existing receivers.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.141-144
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2020
Iterative decision feedback equalizer (IDFE) is a recursive equalization technique that can help to achieve an additional performance gain for the system by combining iterative channel decoding and interference cancellation. In a single carrier-based system, the intersymbol interference (ISI) is a critical problem that must be resolved since it causes frequency selective fading. Based on the idea of sharing the estimated information in the process of iteration, IDFE is considered as an efficient solution to improve the robustness of the system performance on the ISI channel. In this paper, the IDFE is applied on single carrier FDMA (SC-FDMA) system to evaluate the performance under ISI channel. The simulation results illustrate that IDFE helps to improve the performance of the SC-FDMA system, especially with long delay spread channels.
In this paper, we propose an iterative interstream interference cancellation technique for system with frequency selective multiple-input multiple-output (MIMO) channel. Our method is inspired by the fact that the cancellation of the interstream interference can be regarded as a reduction in the magnitude of the interfering channel. We show that, as iteration goes on, the channel experienced by the equalizer gets close to the single input multiple output (SIMO) channel and, therefore, the proposed SIMO-like equalizer achieves improved equalization performance in terms of normalized mean square error. From simulations on downlink communications of $2{\times}2$ MIMO systems in high speed packet access universal mobile telecommunications system standard, we show that the proposed method provides substantial performance gain over the conventional receiver algorithms.
The iterative usage of soft outputs increases the performance of digital radio receiver. The feedback of reliability information reduces the channel estimation errors and increases the performance of equalization. This paper investigates the turbo equalization techniques for wireless cellular systems over continuous time varying channel. Simulation results over a GSM channel were presented.
FBMC/OQAM(Filterbank multicarrier on offset-Quadrature Amplitude Modulation) system is a multicarrier modulation which is not need to use cyclic prefix(CP). The CP of OFDM/QAM (orthogonal frequency division multiplexing on Quadrature Amplitude Modulation) system decreases data transmission rate. However, SER(symbol error rate) performance of FBMC/OQAM system is worse than OFDM/QAM system with frequency 1-tap equalization scheme in the frequency selective channel. In this paper, an iterative channel estimation and equalization scheme is performed in a frequency oversampling domain about each sub-channel of FBMC/OQAM system and SER performance using computer simulation is shown. Using the proposed scheme, the SER performance approaches to that of OFDM/QAM system in a frequency selective channel.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.1
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pp.13-20
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2005
This paper addresses a new blind channel equalization method using fourth-order cumulants of channel inputs and a three-layer neural network equalizer. The proposed algorithm is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum-phase characteristic of the channel. The transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel inputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple recordering and scaling. By using this estimated deconvolution matrix, which is the inverse of the over-sampled unknown channel, a three-layer neural network equalizer is implemented at the receiver. In simulation studies, the stochastic version of the proposed algorithm is tested with three-ray multi-path channels for on-line operation, and its performance is compared with a method based on conventional second-order statistics. Relatively good results, withe fast convergence speed, are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.1C
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pp.15-20
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2009
For perpendicular magnetic recording (PMR) channels, noise-predictive maximum likelihood (NPML) detection method has been used. But, it is hard to expect improving the performance when the bit density is increased. Hence, we exploit the coding methods which has good performance. In this paper, we show the performance of the recursive systematic convolutional (RSC) codes with turbo-equalization method with different channel bit densities. The noise model is 80% jitter noise and 20% AWGN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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