차세대 저장매체로서 이미 그 규격이 확정된 재생 전용 디지털 다기능 디스크 시스템에 등화기를 적용하여 그 성능을 분석한다. 재생 전용 디지털 다기능 디스크 시스템에서는 정보 기록 시에 비선형 왜곡현상을 유발할 수 있으므로 이의 보상을 위해 비선형 입출력 사상능력이 뛰어나다고 알려져 있는 신경망 등화기를 적용한다. 또한, 결정궤환 구조의 등화기는 변조부호와 결합하여 사용하면 성능 개선을 보장할 수 없다는 것을 확인하기 위한 실험을 한다. 두 종류의 시스템에 대한 등화 실험으로 신경망을 이용한 등화기가 기존의 등화기에 비해 더 좋은 등화성능을 보이며 이는 채널의 비선형성이 증가할수록 확연해지는 결과를 얻었다. 또한, 랜덤한 데이터열의 간섭 보상에는 결정궤환 구조의 등화기가 우수한 성능을 보이지만 변조 부호화된 데이터열의 간섭 보상에는 결정궤환이 없는 구조와 비교하여 성능 개선이 없다는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 다단계 반경-지향 알고리듬을 이용한 Fractionally Spaced(FS) 둥화기에 구성한다. Fractionally Spaced 등화기는 수신 신호를 심볼율보다 빠르게 표본화하여 처리하므로 표본화 순간에 민감하지 않는 특성을 갖는다. 다단계 반경-지향 얄고리듬을 적용한 Fractionally Spaced 등화기는 일반적인 블라인드 알고리듬을 적용 한 경우보다 Fractionally Spaced 등화기의 특성을 그대로 유지하연서 빠른 수렴 속도에서나 수렴 후 적은 자승 평균을 갖는다. 또한 여러개의 심볼율 동화기를 독립적으로 동작시키도록 구성된 다중 모델 Fractionally Spaced 블라인드 등화기에 다단계 반경-지향 알고리듬을 적용하면 빠른 수렴 속도를 얻는다.
Neural networks for adaptive channel equalizers have been resorted to recently in digital communication systems. In this paper, the characteristics and the application areas and etc. for neural networks as adaptive channel equalizers are examined through simple examples.
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.
In this paper, were introduce two types of equalizers, called equalizer-a and equalizer-b, applying to wireless communications having unknown channel characteristics. The equalizer-a, which has the single sample detector with equalizer system, is developed while the equalizer-b has the partition detectors with the same system used in equalizer-a. The methodologiy we adopt for designing the equalizers is that the sample space is partitioned into finite number of regions by using quantiles, which are estimated by robbins-monro stochastic approximation (RMSA) algorithm, and the coefficients of equalizers are calculated based on nonlinear minimum mean, square error (MMSE) algorithm. Through the computer simulation, the equalizers show much better performance in equiprobably partitioned sample subspaces of observations than the single sample detector and the detector, which has the conventional equalizer, in unquantized observation space under various noise environments.
In this paper, various equalizers are considered to improve the performance of Home Phoneline Networking Alliance (HomePNA) 2.0 system under dispersive channel with intersymbol interference. We evaluate and compare the performances of Recursive Least Squares (RLS) and Least Mean Squares (LMS) adaptation algorithms. Computer simulations show that the equalizers utilizing tile RLS algorithm outperforms the LMS algorithm, especially for the system of high symbol rate and complex constellation.
최소 평균 제곱(least mean squares) 알고리듬에 기반을 둔 적응 동화기의 수렴속도는 입력신호의 공분산 행렬에 의해 결정된다. 공분산 행렬의 고유값 spread가 1에 가까울때 수렴속도는 매우 빠르다. 본 논문에서는 LMS 기반 적응 동화기의 빠른 수렴을 위해 통계적으로 주어진 채널에 적합한 변형된 기준신호를 제안하였다. 이론적인 분석과 모의실험을 통해 LMS 기반 적응 동화기의 빠른 수렴을 얻는데 이 변형 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
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.
본 논문에서는 고차 변조 방식의 심볼 사상(mapping)이 LDPC (low-density parity-check) 부호를 사용하는 터보 등화기(turbo equalizer)의 수렴 특성에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 심볼 사상에 따른 선형 MMSE 등화기의 유효(effective) SNR과 LDPC 복호기의 수렴 특성을 통해 LDPC 부호를 사용하는 터보 등화기에 BR (bit-reliability) 사상이 성능 관점에서 유리하다는 것을 보여준다. 그리고 밀도 진화 분석(density evolution)을 통한 잡음 임계치(noise threshold)와 전산 실험 결과를 통해 터보 등화기의 성능에 심볼 사상이 미치는 영향을 검증한다.
In this thesis, to cope with severe intersymbol interference and nonlinear distotions of the digital magnetic recording channel a neural decision feedback equalizer (NDFE) and an adaptive neural equalizer (NE) are applied. The digital magnetic recording channels with various recording densities and different types of the nonlinear distortions are considered. The computer simulation shows that as the nonlinear distortion is increased, the neural equalizers (NdFE, NE) have advantages of approximately 2-4 dB in signal to noise ratio (SNR) over the onventional eualizers to reach sme bit error rate and, a sthe recording density is increased, 1~5 dB of SNR improvement are also gained. Especially the NdFE gives a superior performance over the other equalizers when there is a severe nonlinear distortion in the digital magnetic channel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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