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입력 전력 신호와 결정지향 오차 신호를 이용한 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF-MMA 적응 블라인드 등화 알고리즘의 성능 분석
Performance Analysis of MSAGF-MMA Adaptive Blind Equalization Algorithm with Variable Step Size Using Input Power Signal and Decision-Directed Error Signal 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.20 no.3, 2020년, pp.53 - 58  

정영화 (남서울대학교 정보통신공학과)

초록
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본 논문은 입력 전력 신호와 결정지향 오차 신호에 따라 스텝 크기가 변하는 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF-MMA의 성능 분석에 관한 것이다. 제안한 알고리즘은 변형된 Stop-and-Go 알고리즘으로 부터 얻어진 이진 플래그를 가지는 MMA에 스텝 크기가 입력 신호의 변동에 영향을 덜 받도록 함으로써 정상상태로의 수렴 속도를 안정하게 높일 수 있는 입력 전력 신호에 따라 변하도록 하였다. 그와 동시에 정상상태에서 잔류 오차가 작아질 수 있도록 결정지향 오차 신호에 따라 스텝 크기가 가변될 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 알고리즘이 MMA 및 MSAGF-MMA와 비교하여 정상상태로의 수렴 속도 면에서 뿐만 아니라 정상상태에서의 잔류 ISI와 averaged-MSE 등의 평가에서 매우 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper is concerned with the performance analysis of MSAGF-MMA with variable step size whose step size varies according to input power signal and decision-directed error signal. The proposed algorithm is made to change according to the input power signal which can reliably increase the convergen...

주제어

#MMA   #Stop-and-GO   #MSAGF-MMA   #VSS MSAGF-MMA   #ISI  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 등화 계수를 갱신할 때 마다 입력 전력 신호와 결정지향 오차 신호를 이용하여 스텝 크기가 결정되도록 한 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF- MMA에 대한 성능을 분석하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 256-QAM 시스템에서 정상상태로의 수렴 속도면에서 제안한 알고리즘이 MMA와 비교해서 약 3.
  • 본 논문에서는 식 (8)과 같이 정의된 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF-MMA 적응 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 식 (8)을 설명하면 먼저 가변 스텝 크기 μ(k)가 출력 신호점과 추정된 원 신호점과의 차이에 대한 크기를 나타내는 결정 지향 알고리즘의 오차의 크기 값 |eDD(k)|가 정해진 영역 결정 기준 값 λ(0<λ≤1) 범위 밖에 있느냐 아니면 안에 있느냐에 따라 스텝 크기를 다르게 한다.
  • 적응 블라인드 등화의 성능은 크게 정상상태로의 수렴 속도와 수렴 후 정상상태에서의 잔류 오차를 기준으로 결정되는데 보통 수렴 속도를 빠르게 하면 잔류 오차가 크게 되고, 잔류 오차를 작게 하려 하면 수렴 속도가 느 려지게 된다. 본 논문은 수렴 속도와 잔류 오차 특성이 양호한 MSAGF-MMA(Modified Stop-and-Go Flagged-MMA)[5]에 입력 전력 신호와 결정지향 오차 신 호에 따라 스텝 크기가 변하는 가변 스텝 크기를 적용함 으로써 얼마만큼 수렴 속도 및 정상상태에서의 ISI(Inter-Symbol Interference) 와 averaged-MSE (mean square error)의 성능이 동시에 향상되는지를 MMA와 MSAGF-MMA와의 비교를 통하여 분석하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
유, 무선 통신 채널에서 대역제한에 의한 시간 분산등의 이유로 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법과 그 특징은? 유, 무선 통신 채널에서 대역제한에 의한 시간 분산 (time dispersion)등의 이유로 발생하는 부호간 간섭 (Inter-Symbol Interference)은 심볼 오류율(Symbol Error Rate)의 증가와 송, 수신국간 동기 이탈의 원인이 되며, 이로 인해 전체적인 통신 시스템의 전송 효율 및 성능 저하를 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해 등화기 법이 사용된다. 특히 훈련에 사용될 수 있는 알려진 신호 패턴이 없거나 불충분한 전송 시스템에서는 적응 블라인 드 등화 기법이 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 현 재 CMA[1] 그리고 MMA[2]를 비롯하여 많은 알고리즘들 이 개발되어 졌으며, 더 나은 성능을 위한 지속적인 연구 [3][4]가 이루어지고 있다.
MMA는 어떤 장점이 있는가? MMA[2]는 CMA와 유사한 개념을 가지고 있지만 수신 신호를 실수 및 허수부로 나누어 각각 등화 함으로써 등 화 후에 위상 보상기를 별도로 설치하지 않아도 된다는 점에서 CMA의 단점을 개선한 알고리즘으로 널리 알려져 있다.
적응 블라인드 등화의 성능결정의 기준은? 적응 블라인드 등화의 성능은 크게 정상상태로의 수렴 속도와 수렴 후 정상상태에서의 잔류 오차를 기준으로 결정되는데 보통 수렴 속도를 빠르게 하면 잔류 오차가 크게 되고, 잔류 오차를 작게 하려 하면 수렴 속도가 느 려지게 된다. 본 논문은 수렴 속도와 잔류 오차 특성이 양호한 MSAGF-MMA(Modified Stop-and-Go Flagged-MMA)[5]에 입력 전력 신호와 결정지향 오차 신 호에 따라 스텝 크기가 변하는 가변 스텝 크기를 적용함 으로써 얼마만큼 수렴 속도 및 정상상태에서의 ISI(Inter-Symbol Interference) 와 averaged-MSE (mean square error)의 성능이 동시에 향상되는지를 MMA와 MSAGF-MMA와의 비교를 통하여 분석하고자 한다.
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참고문헌 (8)

  1. D. N. Golard, "Self-Recovering Equalization and Carrier Tracking in Two- Dimensional Data Communication Systems", IEEE Trans, Commun., vol. COM-28, no. 11, pp. 1867-1875, Nov. 1980. DOI : https://doi.org/10.1109/tcom.1980.1094608. 

  2. J. Yang, J.-J. Werner and G. A. Dumont, "The Multimodulus Blind Equalization algorithm", in Proc. Int. Conf Digital Signal Processing, vol. 1, pp. 127-130, July 1997. DOI : https://doi.org/10.7236/JIIBC.2005.5.2.56. 

  3. S.G. Lim, "A Performance Improvement of FC- MMA Blind Equalization Algorithm based on Varying Step Size", The Journal of I.I.B.C., Vol. 19, No. 5, pp.101-106, Oct. 31, 2019. DOI : https://doi.org/10.7236/JIIBC.2019.19.5.101 

  4. Jaswant, S. K. Dhull, "A Novel Implementation of Variable Step Size Constant Modulus Algorithm with LMS update", International Journal of IJITEE, vol. 8, issue. 11, pp. 4210-4212, Sep. 2019. DOI : https://doi.org/10.35940/ijitee.k2299.0981119 

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  5. Y.H. Jeong, "A Dual Mode Blind Equalization Algorithm with A Modified Stop-and-Go Flag of High order QAM Systems", The Journal of Information Technology, vol.8, No.4, pp. 141-153, Dec. 2005. 

  6. G. Picchi and G. Prati, "Blind Equalization and Carrier Recovery Using a 'Stop-and-Go' Decision- Directed Algorithm", IEEE Trans. Commun., vol. COM-35, no.9, pp. 877-887, Sep. 1987. DOI: https://doi.org/10.1109/tcom.1987.1096877. 

  7. O. Shalvi and E. Weinstein, "New Criteria for Blind Deconvolution of Nonminimum Phase Systems (Channels)", IEEE Trans, Inform. Theory, vol. IT-36, pp. 312-321, Mar. 1990. DOI : https://doi.org/10.1109/18.52478 

  8. S. Chen, T.B. Cook, and L.C. Anderson, "A comparative study of two blind FIR equalizers", Digital Signal Processing, vol. 14, pp. 18-36, Jan. 2004. DOI : https://doi.org/10.1016/j.dsp.2003.04.001 

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