최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.11, 2014년, pp.19 - 25
For effective updating a blind equalizer, we propose the adaptive algorithm having faster convergence speed required for initial equalization and satisfying low error level required in steady-state while having a gradual and reversible switching characteristics between initial stage and steady-state...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
신호 판정의 오류는 어떤점으로 이어질 수 있는가? | 신호의 등화 상태에 따른 오차 발생 또는 신호 판정에는, 우선 등화 초기에 출력 신호의 군집이 형성되지 못한 상태에서는 축소 신호점(reduced constellation)이나 단일 모듈러스(single modulus: SM) 또는 일정 모듈러스(constant modulus: CM)를 사용한 대략적인 판정신호 판정이나 연판정(soft decision) 등이 효과적이고, 상대적으로 보다 세밀한 판정은 신호 판정의 오류 확률이 커서 효과적이지 않다. 신호 판정의 오류는 등화기의 오조정으로 이어지며, 등화기의 발산을 가져오거나 수렴을 방해 또는 지연시킨다. 그러므로 등화 초기에는 올바른 신호 판정 확률을 높이는 것을 우선해야 한다. | |
LMS 알고리즘에서 정확한 오차 발생이 등화기 갱신에 중요하며 이를 위해 적절한 원하는 응답 설정이 등화기의 최적화에 관건이 되는 이유는? | 등화기의 최적화는 흔히 LMS(least mean square) 알고리즘을 이용하여 추정 오차를 최소화하는 것으로 달성된다. LMS 알고리즘에서는 등화기 출력을 판단할 원하는 응답(desired response)을 설정하고 매 iteration 에서 등화기 출력과 원하는 응답 간의 차이를 오차로 산출하여 필터를 갱신한다. 그러므로 정확한 오차 발생이 등화기 갱신에 중요하며 이를 위해 적절한 원하는 응답 설정이 등화기의 최적화에 관건이 된다. | |
등화 초기에 출력 신호의 군집이 형성되지 못한 상태에서 효과적인 사항은? | 신호의 등화 상태에 따른 오차 발생 또는 신호 판정에는, 우선 등화 초기에 출력 신호의 군집이 형성되지 못한 상태에서는 축소 신호점(reduced constellation)이나 단일 모듈러스(single modulus: SM) 또는 일정 모듈러스(constant modulus: CM)를 사용한 대략적인 판정신호 판정이나 연판정(soft decision) 등이 효과적이고, 상대적으로 보다 세밀한 판정은 신호 판정의 오류 확률이 커서 효과적이지 않다. 신호 판정의 오류는 등화기의 오조정으로 이어지며, 등화기의 발산을 가져오거나 수렴을 방해 또는 지연시킨다. |
M.T.M. Silva and J. Arenas-Garcia, "A soft-switching blind equalization scheme via convex combination of adaptive filters," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 61, no. 5, pp. 1171-1182, March 2013.
Y. Sato, "A method of self-recovering equalization for multilevel amplitude modulation systems," IEEE Trans. Commun., pp. 679-682, June 1975.
D. N. Godard and P. E. Thirion, "Method and device for training an adaptive equalizer by means of an unknown data signal in a QAM transmission system," U.S. Patent 4 227 152, Oct. 7, 1980.
J.R. Treichler and B.G. Agee, "A new approach to multipath correction of constant modulus signals," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol. 28, pp. 459-472, Apr. 1983.
R. Hamzehyan, R. Dianat, and N.C. Shirazi, "New variable step-size blind equalization based on modified constant modulus algorithm," Int'l J. Machine Learning and Computing, vol. 2, no. 1, pp. 30-34, Feb. 2012.
K.N. Oh, "Single/multilevel modulus algorithm for blind equalization of QAM signals," IEICE Trans. Fundamentals, vol. E80-A, no. 6, pp. 1033-1039, June 1997.
G. Picchi and G. Prati, "Blind equalization and carrier recovery using a "Stop-and-Go" decision -directed algorithm," IEEE Trans. Commun., vol. 35, pp. 877-887, Sep. 1987.
F.C.C. De Castro, M.C.F. De Castro and D.S. Arantes, "Concurrent blind deconvolution for channel equalization," IEEE Proc. ICC, vol. 2, pp. 366-371, June 2001.
J.-T. Yuan and T.-C. Lin, "Equalization and carrier phase recovery of CMA and MMA in blind adaptive receivers," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 58, no. 6, pp. 3206-3217, June 2010.
L. He, M.G. Amin, C. Reed, Jr., and R.C. Malkemes, "A hybrid adaptive blind equalization algorithm for QAM signals in wireless communications," IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 52, no. 7, pp. 2058-2069, July 2004.
A. Labed, T. Chonavel, A. Aissa-El-Bey, and A. Belouchrani, "Min-norm based alphabet-matching algorithm for adaptive blind equalisation of high-order QAM signals," Trans. Emerging Telecommunications Technologies, May 2012.
S.C. Bateman and S.Y. Ameen, "Comparison of algorithms for use in adaptive adjustment of digital data receivers," Communications, Speech and Vision, IEE Proc. I, vol. 137, no. 2, pp. 85-96, 1990.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.