In this paper, we present a trellis-based blind channel estimation and equalization technique coupling two kinds of adaptive Viterbi algorithms. First, the initial blind channel estimation is accomplished by incorporating the list parallel Viterbi algorithm with the least mean square (LMS) updating approach. In this operation, multiple trellis mappings are preserved simultaneously and ranked in terms of path metrics. Equivalently, multiple channel estimates are maintained and updated once a single symbol is received. Second, the best channel estimate from the above operation will be adopted to set up the whole trellis. The conventional adaptive Viterbi algorithm is then applied to detect the signal and further update the channel estimate alternately. A small delay is introduced for the symbol detection and the decision feedback to smooth the noise impact. An automatic switch between the above two operations is also proposed by exploiting the evolution of path metrics and the linear constraint inherent in the trellis mapping. Simulation has shown an overall excellent performance of the proposed scheme in terms of mean square error (MSE) for channel estimation, robustness to the initial channel guess, computational complexity, and channel equalization.
이 논문은 NFxLMS (normalized filtered-x least mean square) 적응 필터기반의 실시간 ANC (active noise control) 무선 헤드셋에 관해서 연구한다. RMS (root mean square) 지연 분포를 측정한 후 채널을 보정해서 학습시간을 줄이고, 학습 시간동안 NFxLMS 필터 계수를 갱신해서 잡음 제거 필터의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 잡음 환경에서 이용할 경우에 짧은 학습 시간과 빠른 수렴속도를 가지면서 기존 잡음 제거기와 비슷한 성능을 가지는 잡음 제거기를 구성할 수 있다.
본 논문은 가변 스텝사이즈 LMS (Least Mean Square) 알고리듬의 스텝사이즈 결정시 추가되는 계산량을 줄이기 위해 가변 블록을 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 블록 길이를 스텝사이즈의 변화에 반비례하도록 하여 기존의 가변 스텝사이즈 알고리듬의 수렴속도와 정상상태 오차에 대해 성능의 저하 없이 계산량을 줄이고자 한다. 그리고 평균이 영인 백색 가우시안 입력신호 환경하에서 LMS 기반 적응 알고리듬의 초기 스텝사이즈를 최적으로 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위한 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 가변 스텝사이즈 알고리듬과 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 평가한다.
LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.
통신과 신호처리 분야에서 다양한 LMS 적응 알고리즘이 단순성과 강인성 때문에 사용되고 있다. 하지만 LMS 알고리즘의 느리고 균일하지 못한 수렴 특성은 잘 알려져 있다. 수렴 속도를 높이기 위하여 여러 가지 가변 스텝 사이즈 LMS 적응 알고리즘이 제안되고 연구되어왔다. 스텝 사이즈를 조절하기 위하여 오류 차이를 활용한 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제안한다. 제안된 LMS 알고리즘은 다른 알고리즘과 비교하였을 때 실험 결과로 볼 때 수렴속도가 빨랐다. 또한 제안된 알고리즘에 대한 이론적 성능을 평형상태에 대하여 분석하였다.
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at iteration a upon the arrival of new data. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. In this paper, we propose new tap weight updated RLS algorithm in adaptive transversal filter with data-recycling buffer structure. We prove that convergence speed of learning curve of RLS algorithm with data-recycling buffer is faster than it of exiting RL algorithm to mean square error versus iteration number. Also the resulting rate of convergence is typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. We show that the number of desired sample is portion to increase to converge the specified value from the three dimension simulation result of mean square error according to the degree of channel amplitude distortion and data-recycle buffer number. This improvement of convergence character in performance, is achieved at the (B+1)times of convergence speed of mean square error increase in data recycle buffer number with new proposed RLS algorithm.
이 논문에서는 CATV 수신기에서 QAM 복조에 널리 이용되는 stop-and-go 알고리즘을 기본으로 한 블라인드 등화기의 상호 절충(trade-off)문제를 해결하였다. Stop-and-go 알고리즘은 탭 가중치의 적응 과정에서 최소 제곱 평균(least mean square) 알고리즘을 이용하였기 때문에 등화기의 구조가 간단하기는 하지만 전형적인 최소 제곱 평균 알고리즘과 같이 수렴 속도와 정상 상태 오차 사이에 상호 절충 문제가 존재한다. 정상 상태 오차를 일정한 수준으로 유지하면서 수렴 속도를 높이기 위해 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용하였다. 동일 수준의 정상 상태 오차를 기준으로 하였을 때, 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용한 stop-and-go 알고리즘이 상수 스텝 크기를 이용한 알고리즘에 비해 수렴 속도가 $36%{\sim}56%$ 향상되었다.
Under the condition of a common narrowband target signal and interference signals from several directions, the linearly constrained minimum variance (LCMV) method using the generalized sidelobe canceller (GSC) for adaptive beamforming has been exploited successfully However, in the case of wideband signals, the length of the adaptive filter must be extended. As a result, the complexity of the beamformer increases, which makes real-time implementation difficult. In this paper, we improve the convergence characteristics of the adaptive filter using the transform domain normalized least mean square (NLMS) approach based on the subband GSC structure without the increase of complexity. Besides, the M-MAX algorithm, which is one of various selective coefficient updating methods, is employed in order to remarkably reduce the computational cost without decreasing the convergence quality. With the combination of these methods, we propose a computationally efficient wideband adaptive beamformer and verify its efficiency through a series of simulations.
본 논문에서는 비대칭적인 채널 특성을 갖는 고밀도 광 기록 시스템에 적용 가능한 적응 등화 부분 응답 최대유사(partial response maximum likelihood, PRML) 검출 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 비대칭적인 채널에서 제안한 PRML 검출 방법이 기존의 PRML 방법보다 성능이 향상되는 것을 확인하였고, Verilog HDL을 이용하여 구현 및 검증하였다. 본 논문에서 제안한 적응 등화기는 LMS(Least Mean Square error) 알고리즘을 이용한 탭 계수 갱신부와 FIR 필터로 구성되어 있다. FIR 필터는 속도 향상을 위해 일반적으로 이용되는 DF(Direct Form) 방식이 아닌 TDF(Transposed Direct Form) 방식을 이용하여 구현하였다. 또한, 검출기는 레지스터 변환(register exchange, RE) 방식을 이용한 비터비 검출 방법으로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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