Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.383-391
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2009
In this paper, blind equalization using a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian Weights (MFCM_GW) is attempted to the heavy noise-corrupted channels. The proposed algorithm can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal channel output states of a channel instead of estimating the channel parameters in a direct manner. In contrast to the common Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in its search procedure. The selected channel states by MFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted in it. Simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to existing genetic algorithm (GA) and conventional FCM based methods in terms of accuracy and speed.
In time division duplex (TDD)-based multiuser massive multiple input multiple output (MIMO) systems, the uplink channel is estimated and the results are used in downlink for signal detection. Owing to noisy uplink channel estimation, the downlink channel should also be estimated for accurate signal detection. Therefore, recently, a blind method was developed, which assumes the use of a linear high-power amplifier (HPA) in the base station (BS). In this study, we extend this method to a scenario with a nonlinear HPA in the BS, where the Bussgang decomposition is used for HPA modeling. In the proposed method, the average power of the received signal for each user is a function of channel gain, large-scale fading, and nonlinear distortion variance. Therefore, the channel gain is estimated, which is required for signal detection. The performance of the proposed method is analyzed theoretically. The simulation results show superior performance of the proposed method compared to that of the other methods in the literature.
Digital communication channels are imparied by linear effects such as dispersion, ISI(intersymbol Interference), fading phenomenon etc. But, the practical channel equalization system is required to design for compensating the nonlinear distortion caused by harmonic distortion etc. This paper is a study on the performance of nonlinear channel equalization using RBF(Radial Basis Funclion) network, which has the equivalent structure to the optimal Basian filter. Expecially, the variance of RBF network is modifiedby nonlinear polynomial filters to compare the convergence characteristic of nonlinear channel equalization. Experimental results show that the modified RBF network achieves the faster convergence property than conventional RBF network. Moreover, the RBF network ofhigher order variance modified represents the better performance than that of lower order variance in the bandpass channels and second/third order polynomial channels.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.609-617
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2010
This paper is concerned with the use of a selforganizing map (SOM) to estimate the desired channel states of an unknown digital communication channel for blind equalization. The modification of SOM is accomplished by using the Bayesian likelihood fitness function and the relation between the desired channel states and channel output states. At the end of each clustering epoch, a set of estimated clusters for an unknown channel is chosen as a set of pre-defined desired channel states, and used to extract the channel output states. Next, all of the possible desired channel states are constructed by considering the combinations of extracted channel output states, and a set of the desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness is subsequently selected for the next SOM clustering epoch. This modification of SOM makes it possible to search the optimal desired channel states of an unknown channel. In simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise, and both linear and nonlinear channels are evaluated. The performance of the proposed method is compared with those of the "conventional" SOM and an existing hybrid genetic algorithm. Relatively high accuracy and fast search speed have been achieved by using the proposed method.
The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.
In this paper, a decision feedback recurrent neural equalization (DFRNE) scheme is proposed for adaptive equalization problems. The proposed equalizer models a nonlinear infinite impulse response (IIR) filter. The modified Real-Time recurrent Learning Algorithm (RTRL) is used to train the DFRNE. The DFRNE is applied to both linear channels with only intersymbol interference and nonlinear channels for digital video cassette recording (DVCR) system. And the performance of the DFRNE is compared to those of the conventional equalizaion schemes, such as a linear equalizer, a decision feedback equalizer, and neural equalizers based on multi-layer perceptron (MLP), in view of both bit error rate performance and mean squared error (MSE) convergence. It is shown that the DFRNE with a reasonable size not only gives improvement of compensating for the channel introduced distortions, but also makes the MSE converge fast and stable.
위성 통신 시스템은 지상국과 위성에서 고출력의 비선형 HPA(high power amplifiers)를 사용하게 된다. 그러므로 HPA의 비선형성이 통신 시스템에 미치는 영향을 고려하는 것이 중요하다. 본 연구는 비선형성 HPA에 의한 전력 스펙트럼 밀도 변화와 IBO(input back-off)에 따라 신호의 왜곡과 하모닉 성분의 크기 변화를 구한다. 그리고 BPSK 위성 통신 시스템에서, HPA에 의한 인접 채널 간섭(ACI : adjacent channel interference) 및 외부 재밍 간섭 등에 의한 동일채널 간섭(CCI : co-channel interference)를 고려하여 성능분석을 한다. 일정한 uplink SNR(signal to noise power ratio), uplink SIR(signal to co-channel interference power ratio), downlink SIR인 상황에서, 인접 채널 간섭의 크기에 따른 BER 성능 변화를 구한다. 위성에만 비선형 HPA가 있을 경우는, 비선형에 의한 인접 채널 간섭의 크기에 따라 성능에 많은 차이가 있음을 확인하였다. 그리고 지상국과 위성에서 모두 비선형 왜곡이 있을 때, CCI와 인접 채널 간섭에 의하여 더욱 성능이 저하된다.
In this paper, we calculate average bit error probabilities of asynchronous hybrid DS/FH-SSMA systems in AWGN chnnel and nonselective Rayleigh fading channel. We analyze and compare the performance of systems in AWGN channel and Rayleigh fading channel by using linear correlation receiver and hard limiting correlation receiver(nonlinear correlation receiver). Binary PSK scheme is considered and random spreading code sequences and random hopping patterns are used. Bit error probabilities of the systems with/without near-far problem under the same bandwidth expansion are calculated. the result shows that the performance of hard limiting correlation receiver is better than that of linear correlation receiver over nonselective Rayleigh fading channel.
For decreasing intersymbol interference (ISI) due to band-limited channels in digitalcommunication, the uses of equalization techniques are necessary. Among the useful adaptive equalization techniques, because of their ease of implementation and nonlinear capabilites, the neural networks have been used as an alternative for effectively dealing with the channel distortion. In this paepr, a complex-valued multilayer percepron is proposed as a nonlinear adaptive equalizer. After the important properties that a suitable complex-valued activation function must possess are discussed, a new complex-valued activation function is developed for the proposed schemes to deal with M-ary QAM signals of any constellation sizes. It has been further proven that by the nonlinear transformation of the proposed function, the correlation coefficient between the real and imaginary parts of input data decreases when they are jointly Gaussian random variables. Lastly, the effectiveness of the proposed scheme is demonstrated by simulations. The proposed scheme provides, compared with the linear equalizer using the least mean squares (LMS) algorith, an interesting improvement concerning Bit Error Rate (BER) when channel distortions are nonlinear.
곡면의 경계를 가지는 수로에서 비선형 파랑의 상호작용을 모의하기 위한 비정수압 자유수면 모형이 개발되었다. 제안된 모형은 비선형의 3차원 Navier-Stokes 방정식을 곡선좌표 영역에서 계산단계 분리법의 일종인 압력수정법에 의하여 수치적으로 해석된다. 특히, 연직방향으로 변형된 형태의 엇갈린 격자를 이용하여 상대적으로 간단하게 압력방정식과 자유수면 경계조건을 구성하였다. 개발된 모형의 수치해석 정확도는 2차원의 수치 파수조에서 파랑의 비선형 정도에 대하여 5차의 스토스우크스 해석해와 비교하였다. 본 모형의 실제적 적용은 원형의 수로에서 회절과 반사에 의해 변형되는 비선형 파의 변형에 초점을 맞추어 수행하였다. 두개의 파를 중첩한 고비선형의 파에 대한 경우를 제외하고 수치해석 결과는 비선형적인 영향을 고려하지 않은 해석해의 선형적인 중첩과 일치하였다. 두개의 파를 중첩한 고비선형의 파에 대한 모의를 통하여 본 모형은 원형의 수로에서 비선형 군파의 변형에관한 수치적인 모의 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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