본 논문에서는 고속 무선 통신을 위한 IEEE 802.15.TG3a PHY proposal 중에서 MBOK DS-UWB (M-ary bi-orthogonal keying direct sequence UWB) 시스템의 수신기를 위한 개선된 방식의 FD MMSE (frequency domain minimum mean square error) equalizer 알고리즘을 제안한다. 기존 FD MMSE equalizer 알고리즘에서는 모든 전송 패킷에 CP (cyclic prefix)를 삽입해야 하므로 일반적인 SC (single carrier) 시스템에 적용할 경우 구조적인 제한이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 CP를 사용하지 않는 FD MMSE equalizer 알고리즘을 제안하였으며, 보다 정확한 채널 추정 및 보상을 위하여 MAF (moving average filter) 및 moving FFT 기법을 사용하여 수신 성능의 안정성을 증대시킴으로써 실내 무선 채널 환경에 보다 적합하도록 설계하였다. IEEE 802.15.TG3a 무선 채널 모델 환경에서의 성능 평가를 수행하고 일반적인 FDE 및 TD (time domain) MMSE-RAKE 수신기와의 성능 비교를 통해, 제안한 FD MMSE equalizer 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 다중 경로 레이리 페이딩 시변 채널 환경의 Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 효율적으로 채널 변화를 추적할 수 있는 채널 추적방식을 제안하였다. 제안된 방식은 시변 채널에 대응할 수 있도록 블라인드 채널 예측기를 설계하였다. 또한 주파수 영역 채널 추정이 Minimum Mean Square Error (MMSE) 시간영역 채널 추정과 결합되어 있으며 이 방식은 매 OFDM 심벌마다 역행렬을 계산할 필요가 없다는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 기존의 Li방식[4] 보다 성능이 우수함을 보였다. 도플러 주파수 100Hz 및 10-4 BER에서 Eb/No이득이 약 2.5 dB 정도 되었다. 도플러 주파수가 200Hz일 때 그 성능의 차이는 더욱 커졌다.
이 논문에서는 GARCH 모형에서 변환-역변환 방법을 통해 예측값을 추정할 때 발생하는 편향을 줄이기 위한 방법을 소개한다. 모수적 붓스트랩을 활용하여 본래 척도에서의 최소평균제곱오차 예측값인 조건부 기대값을 계산한다. KOSPI와 KOSDAQ 수익률 분석을 통해 제안한 방법이 편향을 줄여주는 것을 확인하였다.
We analyze the linear equalizers used in optically amplified on-off-keyed (OOK) systems to combat chromatic dispersion (CD) and polarization mode dispersion (PMD), and we derive the mathematical minimum mean squared error (MMSE) performance of these equalizers. Currently, the MMSE linear equalizer for optical OOK systems is obtained by simulations using adaptive approaches such as least mean squared (LMS) or constant modulus algorithm (CMA), but no theoretical studies on the optimal solutions for these equalizers have been performed. We model the optical OOK systems as square-law nonlinear channels and compute the MMSE equalizer coefficients directly from the estimated optical channel, signal power, and optical noise variance. The accuracy of the calculated MMSE equalizer coefficients and MMSE performance has been verified by simulations using adaptive algorithms.
기준신호를 필요로 하지 않는 블라인드 방식의 새로운 LMS 및 MMSE 알고리즘을 제안한다. 디지털 신호의 Finite Constellation 특성을 이용하여 Projection 방식으로 본 알고리즘을 구현했다. 제안 알고리즘의 성능을 증명하기 위해서, AWGN 채널과 다중경로 Rayleigh Fading 채널상황에서 시뮬레이션을 수행하였다.
A linear-prediction-based blind equalization algorithm for single-input single-output (SISO) finite impulse response/infinite impulse response (FIR/IIR) channels is proposed. The new algorithm is based on second-order statistics, and it does not require channel order estimation. By oversampling the channel output, the SISO channel model is converted to a special single-input multiple-output (SIMO) model. Two forward linear predictors with consecutive prediction delays are applied to the subchannel outputs of the SIMO model. It is demonstrated that the partial parameters of the SIMO model can be estimated from the difference between the prediction errors when the length of the predictors is sufficiently large. The sufficient filter length for achieving the optimal prediction is also derived. Based on the estimated parameters, both batch and adaptive minimum-mean-square-error equalizers are developed. The performance of the proposed equalizers is evaluated by computer simulations and compared with existing algorithms.
The use of beamforming is effective for users in limited power environments. However, when it is applied to the downlink of a cellular system with universal frequency reuse, users near the sector boundary may experience significant interference from more than one sector. The use of a minimum mean square error (MMSE)-type receiver may not sufficiently cancel out the interference unless a sufficient number of receive antennas are used. In this paper, we consider the use of inter-sector beamforming that cooperates with a neighboring sector in the same cell to mitigate this interference problem in time-division duplex (TDD) environments. The proposed scheme can avoid interference from an adjacent sector in the same cell, while enhancing the transmit array gain by using the TDD reciprocity. The performance of the proposed scheme is analyzed in terms of the output signal-to-interference-plus-noise power ratio (SINR) and the output capacity when applied to an MMSE-type receiver. The beamforming mode can be analytically switched between the inter-sector and the single-sector mode based on the long-term channel information. Finally, the effectiveness of the proposed scheme is verified by computer simulation.
최근 3GPP에서는 급증하는 차량 사고에 대처하고, 교통 효율, 텔레매틱스와 인포테인먼트를 제공하기 위해 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 신뢰성 있는 통신을 필요로 한다. 하지만 차량의 속도는 매우 빠르기 때문에 기존 사용자의 이동성과는 달리 무선 채널이 시간에 따라 빠르게 변하게 되어 전송 품질 저하 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 LTE 기반 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. 기존 기법인 LS(Least Square) 채널 추정은 송 수신단이 알고 있는 파일럿 심볼을 이용해 얻어지며, DDCE(Decision Directed Channel Estimation)는 데이터 심볼을 이용해 채널 추정을 하고, CDP(Constructed Data Pilot) 기법은 인접한 두 데이터 심볼 사이에서 상관이 큰 특성을 이용하며, 그리고 STA(Spectral Temporal Averaging) 기법은 주파수와 시간 영역에서 채널을 평균을 취한다. 또한 Smoothing 기법은 데이터 결정 오류에 의한 최대치를 줄여준다. 제안기법인 HRCE(Hybrid Reliable Channel Estimation)는 기존의 Smoothing 기법에 LMMSE(Linear Minimum Mean Square Error)를 적용함으로써 더 정확한 채널 추정이 이루어져 신뢰성 있는 데이터 검출을 가능하게 한다. 모의실험 결과, 제안한 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
In the Vector Taylor Series (VTS)-based noisy speech recognition methods, Hidden Markov Models (HMM) are usually trained with clean speech. However, better performance is expected by training the HMM with noisy speech. In a previous study, we could find that Minimum Mean Square Error (MMSE) estimation of the training noisy speech in the log-spectrum domain produce improved recognition results, but since the proposed algorithm was done in the log-spectrum domain, it could not be used for the HMM adaptation. In this paper, we modify the previous algorithm to derive a novel mathematical relation between test and training noisy speech in the cepstrum domain and the mean and covariance of the Multi-condition TRaining (MTR) trained noisy speech HMM are adapted. In the noisy speech recognition experiments on the Aurora 2 database, the proposed method produced 10.6% of relative improvement in Word Error Rates (WERs) over the MTR method while the previous MMSE estimation of the training noisy speech produced 4.3% of relative improvement, which shows the superiority of the proposed method.
In this paper, adaptive minimum mean-squared error (MMSE) multiuser detector combined with decision-feedback detector (DFD) is considered fur near-far resistant DS-CDMA system. To provide a reliable input to the adaptive MMSE detector, multiple-access interference (MAI) is regenerated using bit estimates from DFD and subtracted from the received signal. In the adaptive MMSE detector, the effect of the imperfect cancellation is compensated by a least mean square (LMS) algorithm. Through the numerical results, it is shown that, in a near-far situation, the proposed scheme provides superior performance to the matched filter (MF) receiver, adaptive MMSE detector, and DFD in terms of the bit error rate (BER).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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