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초록
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이 논문에서는 Extended QRD-RLS 등화기의 성능을 분석한다. Extended QRD-RLS 등화기는 시스톨릭 어레이(Systolic Array) 구조를 사용하여 구현되므로 이 구조의 등화기에 여러 가지 길이의 송신 신호를 보내어 등화기 성능을 분석하였다. 분석 방법은 채널의 주파수 응답과 등화기의 주파수 응답을 곱하여 전체 시스템의 주파수 응답에 대한 편평도를 관찰하는 방식을 사용하였다. 송신 신호의 길이를 8, 16, 32, 64개로 변화시키며 4 탭 등화기의 편평도를 관찰하였으며, 5 탭 등화기에 대하여도 같은 실험을 반복하였다. 각각의 탭 수에 대하여 공통으로 16개의 송신 신호 길이일 때에 편평도가 현저히 향상됨을 관찰할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, performances of the extended QRD-RLS equalizer is analyzed. Since the extended QRD-RLS equalizer is efficiently implemented by systolic array architecture, we analyze performances of this structure with signals of different lengths. By multiplying the frequency responses of the unknow...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 논문에서는 시스톨릭 어레이 구조를 이용한 Extended QRD-RLS 등화기의 성능을 분석한다. 성능 분석은 입력신호의 길이에 따른 성능 분석과 등화기의탭 수에 따른 성능 분석 두 가지로 나누어 분석한다.
  • 이 논문에서는 시스톨릭 어레이 구조를 이용한 Extended QRD-RLS 등화기의 성능을 여러 가지 실험을 통하여 분석하였다. 송신 신호의 길이 변화에 따른 Extended QRD-RLS 등화기의 성능을 분석하였으며 또한 등화기 탭 수 변화에 따른 Extended QRD-RLS 등화기의 성능을 분석하였다.
  • 성능 분석은 채널의 주파수 응답과 등화기의 주파수 응답을 곱한 전체 주파수 응답에 대한 평편도를 관찰하였다. 즉 작은 MSE를 가진 등화기의 성능을 우수한 등화기로 평가한다.
  • 지금까지 송신 신호와 수신 신호로부터 Extended QRD-RLS 등화기의 필터 계수를 찾는 방식을 알아보 았다. 다음 절에서 입력신호의 길이의 변화와 등화기탭 수 변화에 따른 성능의 차이를 분석한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
등화기에서 사용되는 대표적인 적응 알고리즘은 무엇이 있는가? 등화기에서 사용되는 대표적인 적응 알고리즘으로는 LMS(Least Mean Square) 알고리즘과 RLS(Recursive Least Square) 알고리즘이 있다. RLS 알고리즘은 LMS 알고리즘에 비하여 등화 성능이 우수하나 상대적으로 복잡한 연산을 요구한다.
RLS 알고리즘의 장단점은? 등화기에서 사용되는 대표적인 적응 알고리즘으로는 LMS(Least Mean Square) 알고리즘과 RLS(Recursive Least Square) 알고리즘이 있다. RLS 알고리즘은 LMS 알고리즘에 비하여 등화 성능이 우수하나 상대적으로 복잡한 연산을 요구한다. 따라서 RLS 필터링의 연산을 줄이기 위하여 QRD(QR-Decomposition)를 사용한 행렬의 삼각화(triangularization) 방식이 제안되었다.
시스톨릭 어레이의 벡터 회전 각도의 계산은 무엇을 필요로하는가? [3~4] 시스톨릭 어레이는 입력신호 행렬의 특정한 엘리먼트를 없애기 위한 벡터 회전을 수행한다. 회전 각도의 계산은 삼각함수 연산을 필요로 하는데 이를 위하여 CORDIC(COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리즘이 사용될 수 있다.[5~6] CORDIC 알고리즘을 사용하는 시스톨릭 어레이 구조의 연산은 shift와 adder/subtracter를 사용하는 반도체로 효율적으로 구현될 수 있다.
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참고문헌 (7)

  1. S. Haykin, "Adaptive filtering theory," 3rd Ed. Prentice Hall, New Jersey. 

  2. S. Haykin, A. H. Sayed, J. R. Zeidler, P. Yee, and P. C. Wei, "Adaptive tracking of linear time-variant systems by extended RLS algorithms," IEEE Trans, Signal Proc. Vol. 45, No. 5, pp. 1118-1127, May 1997. 

  3. L. Gao and K. K. Parhi, "Hierarchical pipelining and folding of QRD-RLS adaptive filters and its application to digital beamforming," IEEE Trans, Circuits and Systems II, Vol. 47, No. 12, pp. 1503-1519, Dec. 2000. 

  4. Z. Chi, J. Ma and K. K. Parhi, "Hybrid annihilation transformation for pipelining QRD-based least square adaptive filters," IEEE Trans, Circuits and Systems II, Vol. 48, No. 7, pp. 661-674, Jul. 2001. 

  5. J. E. Volder, "The CORDIC trigonometric computing technique," IRE Trans, on Electronic Computer 8, pp. 330-334, 1959. 

  6. Y. H. Hu, "CORDIC-based VLSI architecture for digital signal processing," IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 9, pp. 16-35, 1992. 

  7. T. Z. Mingqian, A. S. Madhukumar and F. Chin, "QRD-RLS adaptive equalizer and its CORDICbased implementation for CDMA systems", International Journal on Wireless & Optical Communications, Vol. 1, No. 1, pp. 25-39, 2003.1. 

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