본 논문에서는 연판정지향 알고리즘에 Stop-and-Go 알고리즘의 개념을 결합한 연판정지향 Stop-and-Go 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 두 알고리즘보다 더 신뢰성 있는 오차신호를 사용함으로써 향상된 등화 성능을 가진다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 CMA, MCMA, Stop-and-Go 알고리즘, 단순화된 연판정지향 알고리즘에 비해 잔류 심벌간 간섭과 정상상태로의 수렴 속도면에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
We introduce a rotational decision-directed joint algorithm of blind equalization coupled with carrier recovery for 32-QAM demodulation with high symbol rate. The proposed carrier recovery, which we call a rotational decision-directed carrier recovery(RDDCR), removes the residual phase difference by rotating the decision boundary for the kth received symbol by the frequency detector output of the (k-1)th received symbol. Since the RDDCR includes the function of PLL loop filter by rotating the decision boundary, it gives a simpler demodulator structure. The rotational decision-directed blind equalization(RDDBE) with the rotated decision boundary based on the Stop-and-Go Algorithm(SGA) operated during tracking the frequency offset by the RDDCR and removes intersymbol interference due to multipaths and channel noise. Test results show that symbol error rate of $10^{-3}$ is obtained before the forward error correction when SNR equals 15dB with 150KHz of carrier frequency offset and two multipaths, which is the channel condition for 32-QAM receiver.
눈 모형이 열린 경우 간결하고 좋은 수렴 특성을 갖는 결정-지향 자력 등화 알고리듬이 자주 사용된다. 그러나 눈 모형이 닫힌 채널에서 결정-지향 알고리듬의 수렴은 보장되지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무기억 비선형 함수로 hyperbolic tangent 함수를 사용하는 수정된 Bussgang 알고리듬의 적용이 Filho 등에 의하여 제안되었다. 그러나 이 알고리듬의 적용은 hyperbolic tangent 함수 그리고 이의 미분에 대한 계산 및 채널의 변화에 따른 룩업 테이블을 위한 많은 메모리를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 Filho 등이 제안한 알고리듬의 계산량 또는 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 결정-지향 알고리듬을 위한 개선된 기법을 제안한다. 무기억 비선형 함수를 signum 함수로 설정하고, 이의 미분인 디락 델타 함수(Dirac delta function)를 협소한 사각 펄스로 근사화하여 결정-지향 알고리듬에 적용하면 Filho가 제안한 알고리듬의 수렴 및 정상 상태 성능은 유지하면서 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
학습 신호를 사용하지 않고 심볼간의 간섭을 제거하여 전송된 데이터를 복구하는 등화 방법을 블라인드 등화(blind equalization)라 한다. 본 논문에서는 수렴 속도와 정상상태오차를 줄이기 위하여 Sato 알고리듬과 결정-지향 알고리듬의 장점을 동시에 이용하는 다단계 결정-지향 알고리듬을 제안한다. 다단계 결정-지향 알고리듬은 초기 시작 모드에서는 수렴이 보장되는 Sato 알고리듬과 똑같이 동작을 한다. 이 후 등화기가 점점 수렴함에 따라, 블라인드 등화기에서 사용하는 양자화기의 레벨 수를 증가시켜 수렴속도를 빠르게 해준다. 양자화기의 레벨이 완전히 증가하였을 경우 다단계 결정-지향 알고리듬은 수렴 후 자승 평균 오차가 작은 결정-지향 알고리듬과 똑같이 동작하게 된다. 그러므로 다단계 결정-지향 알고리듬은 빠른 수렴 속도를 보이면서도, 정상상태에서 작은 오차값을 갖는다.
상수 모듈러스 오차와 두확률 밀도 함수의 유클리드 거리에 기본을 둔 블라인드 알고리듬은 정보 이론적 학습 방법의 장점에도 불구하고 복소 채널의 위상 회전을 극복하지 못해 열악한 성능을 보인다. 이 논문에서는, 출력 전력이 다중 모듈러스 값의 근방에 있을 때 decision-directed 모드로 동작하는 기법을 정보 이론적 학습에 추가하므로서 복소 채널의 위상 회전 문제를 해결할 수 있음를 보였다. 복소 채널 모델과 16 QAM 방식에 대한 시뮬레이션 결과에서 복소 채널의 위상 회전 문제가 해결되어 현격한 성능 향상을 보였다.
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.
판정의거(decision-directed: DD) 등화는 수신 신호의 눈모형이 완전히 닫힌 채널 조건에서는 눈모형을 충분히 열지 못하여 블라인드 등화기를 초기화하는 데는 효과적이지 않은 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 기존 DD 알고리즘의 오차를 대체하는 새로운 오차를 제안한다. 새로운 DD 오차는 신호점 판정의 모듈러스를 기존 DD 오차에 스케일링한 것으로, 이를 적용한 새로운 DD 알고리즘은 기존 DD와는 달리 등화 초기의 닫힌 눈모형을 여는데 효과적이다. 새로운 오차를 적용한 DD 알고리즘은 블라인드 초기화에 널리 쓰이는 CMA에 비해 우수한 수렴 특성을 보이며, 특히 다중 모듈러스를 가지는 신호 등화에 유용하다. 고차 QAM 신호에 대한 모의실험을 통해 새로운 DD 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문은 16-QAM 신호 전송시 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 경감시키기 위한 적응 등화 알고리즘인 VSDA (Variable stepsize Square contour Decision directed Algorithm)의 성능에 관한 것이다. 기존 SCA 에서는 송신 신호의 2차 통계치인 Constellation Dependent Constant를 이용하여 수신 신호의 진폭과 위상을 보상하지만, VSDA에서는 constellation matching을 위한 distance adjusted approach 개념과 decision directed 비용 함수를 부가하여 수렴 성능을 더욱 개선시킨 것이다. 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 VSDA와 SCA의 등화 성능을 비교하였으며, 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 잔류 isi양, 최대 찌그러짐 및 MSE를 사용하였다. 성능의 비교 결과 수렴 속도에서는 VSDA 알고리즘이 SCA보다 훨씬 개선되었지만, 모든 성능 지수는 유사함을 알 수 있었다.
Gardner 알고리즘 PAM 통신 방식에서 대표적인 NDD (Non-Decision Directed) 심볼동기방식으로 사용되고 있으나, Multi-level PAM의 경우 패턴 노이즈가 증가하는 단점이 있으며 이를 보상하기 위해서는 진처리 필터를 이용하여 타이밍 지터를 감소시킬수 있다는 것이 알려져 왔다. 본 논문에서는 완전 디지털 256-QAM 복조기의 심볼 동기회로에서 채널의 rolloff 값이 낮은 값으로 대역 제한된 경우, 타이밍 지터의 양을 줄이고 PLL의 locking을 개선시키기 위해 전처리 필터를 사용한 NDD 알고리즘의 통계적 특성을 분석하고 이를 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하고 전처리 필터의 최적 파라미터 값을 도출한다.
Data mining can be either directed or undirected. One way of thinking about it is that we use undirected data mining to recognize relationship in the data and directed data mining to explain those relationships once they have been found. Several data mining techniques have received considerable research attention. In this paper, we propose an algorithm for discovering association rules as directed data mining and applying them to classification. In the first phase, we find frequent closed itemsets and association rules. After this phase, we construct the decision trees using discovered association rules. The algorithm can be applicable to customer relationship management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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