[논문]Nonconstant Modulus 신호에 대한 DSE-MMA와 QE-MMA 적응 등화 알고리즘의 성능 비교

임승각; 유시영

doi:10.7236/jiibc.2021.21.2.67

초록
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본 논문에서는 MMA 적응 등화 알고리즘의 연산량을 간략화시킨 DSE-MMA (Dithered Signed-Error MMA)와 QE-MMA (Quantized-Error MMA) 의 적응 등화 성능을 비교하였다. DSE-MMA 알고리즘에서는 적응 등화기의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호와의 승산 부분에서 극성만을 고려하며 dithered signal을 이용하여 잡음에 대한 robustness를 개선하지만, QE-MMA 알고리즘에서는 오차 신호의 비선형 power-of-two 양자화 연산을 수행한 후 이의 극성만을 이용하므로 H/W 응용을 쉽게 한다. 이들 알고리즘을 동일 채널의 환경에 적용하여 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE 및 알고리즘의 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 SER을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 SER의 제외한 나머지 성능에서 QE-MMA가 DSE-MMA보다 우월하며, SER에서는 dither 신호에 의하여 DSE-MMA가 우월함을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper compare the adative equalization performance of the DSE-MMA (Dithered Signed-Error MMA) and QE-MMA (Quantized-Error MMA) which has a simplifies the computational operation of currently used MMA algorithm. The DSE-MMA possible to improve the rubustness to noise by using the dithered signal...

This paper compare the adative equalization performance of the DSE-MMA (Dithered Signed-Error MMA) and QE-MMA (Quantized-Error MMA) which has a simplifies the computational operation of currently used MMA algorithm. The DSE-MMA possible to improve the rubustness to noise by using the dithered signal consider the polarity of error signal in the multiplication part. In QE-MMA, it use the polarity of error signal after performing the nonlinear power-of-two quantizing operation for easiness of H/W implementation. The same channel environment was applied, and it's performance of the output signal constellation, the residual isi and maximum distortion and MSE that means the convergence characteristics, the SER that means the robustness of external noise of algorithm were compared and evaluated. As a result of computer simulation, the QE-MMA has more good in constellation, residual isi, maximum distortion, MSE performanc than DSE-MMA. In SER, the DSE-MMA has more robust due to dither signal than QE-MMA.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. 시스템 모델 Fig. 1. System model
그림 그림 2. DSE-MMA 개념 Fig. 2. Concept of DSE-MMA
그림 그림 3. 양자화기의 입출력 특성 Fig. 3. Input/Output characteristics of quantizer
그림 그림 4. 전체 신호 처리도 Fig. 4. Overall signal processing flowgram
그림 그림 5. 등화기 출력 신호 성상도 Fig. 5. Equalizer Output signal constellation
그림 그림 6. 잔류 isi 성능 Fig. 6. Residual isi performance
그림 그림 7. 최대 찌그러짐 성능 Fig. 7. Maximum distortion performance
그림 그림 8. MSE 성능 Fig. 8. MSE performance
그림 그림 9. SER 성능 Fig. 9. SER Performance

AI 본문요약
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문제 정의

논문에서는 nonconstant modulus 신호인 16-QAM를 송신할 때 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화하기 위하여 사용되는 MMA 적응 등화 알고리즘의 연산량을 경감시킨 DSE-MMA와 QE-MMA의 성능을 비교하였다. DSE-MMA는 탭 계수 갱신시 오차 신호의 극성과 dither signal을 이용하며, QE-MMA는 오차 신호 극성과 비선형 power-of-two 양자화 연산을 이용하여 승산을 대체한다.

제안 방법

논문에서는 nonconstant modulus 신호인 16-QAM를 송신할 때 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화하기 위하여 사용되는 MMA 적응 등화 알고리즘의 연산량을 경감시킨 DSE-MMA와 QE-MMA의 성능을 비교하였다. DSE-MMA는 탭 계수 갱신시 오차 신호의 극성과 dither signal을 이용하며, QE-MMA는 오차 신호 극성과 비선형 power-of-two 양자화 연산을 이용하여 승산을 대체한다. 이들 알고리즘의 등화 성능을 등화기 출력 성상도와 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 SER을 적용하여 비교하였으며, 시뮬레이션 결과 내부 성능인 성상도와 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE에서 수렴 속도와 정상 상태 이후의 잔여량에서는 QE-MMA가 DSE-MMA보다 훨씬 우월하였다.

대상 데이터

적응 등화기의 성능을 나타내는 내부 지수로 잔류 isi(residual isi)와 최대 찌그러짐 (maximum distortion)과 MSE를 사용하였다. 그림 6의 잔류 isi 성능에서 -20dB의 정상 상태에 도달하는 수렴 속도 측면에서 QE-MMA가 DSE-MMA보다 약 1.

성능/효과

이들 알고리즘의 등화 성능을 등화기 출력 성상도와 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 SER을 적용하여 비교하였으며, 시뮬레이션 결과 내부 성능인 성상도와 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE에서 수렴 속도와 정상 상태 이후의 잔여량에서는 QE-MMA가 DSE-MMA보다 훨씬 우월하였다. 그러나 외부 성능 지수인 SER에서는 신호대 잡음비가 20dB 미만에서는 DSE-MMA가 우월하였으며, 그 이상의 신호대 잡음비에서는 QE-MMA가 우월하여 잡음에 대한 robustness에서는 DSE-MMA가 dither signal에 의하여 강인함을 확인하였다.
그림 5는 정상 상태에서 적응 등화기의 첫 번째 성능지수인 등화기 출력 신호의 성상도를 나타낸 것이다. 성상도에서 송신 신호점 16개를 명확하게 알 수 있으며, 각 신호점 간의 거리 d가 커서 심볼을 결정할 때 오류 발생 가능성을 줄일 수 있으며, 각 신호점의 폭 w가 좁을수록 등화 능력이 우수한 알고리즘이 된다. 그림에서 전체적으로 QE-MMA가 DSE-MMA보다 이와 같은 관점에서 정성적으로 우월함을 알 수 있다.
DSE-MMA는 탭 계수 갱신시 오차 신호의 극성과 dither signal을 이용하며, QE-MMA는 오차 신호 극성과 비선형 power-of-two 양자화 연산을 이용하여 승산을 대체한다. 이들 알고리즘의 등화 성능을 등화기 출력 성상도와 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 SER을 적용하여 비교하였으며, 시뮬레이션 결과 내부 성능인 성상도와 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE에서 수렴 속도와 정상 상태 이후의 잔여량에서는 QE-MMA가 DSE-MMA보다 훨씬 우월하였다. 그러나 외부 성능 지수인 SER에서는 신호대 잡음비가 20dB 미만에서는 DSE-MMA가 우월하였으며, 그 이상의 신호대 잡음비에서는 QE-MMA가 우월하여 잡음에 대한 robustness에서는 DSE-MMA가 dither signal에 의하여 강인함을 확인하였다.
최대 찌그러짐에서 –10dB와 MSE에서 –20dB의 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도와 정상 상태 이후의 그 잔여량에서도 QE-MMA가 DSE-MMA보다 우월함을 정성적으로 확인할 수 있다.

참고문헌 (8)

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P.Schniter, C.R.Johnson, "Dithered Signed-Error CMA : Robust, Computationally Efficient Blind Adaptive Equalization", IEEE Trans. on S.P., Vol. 47, No.6, pp.1592-1603, June 1999. DOI : https://doi.org/10.1109/78.765129

상세보기
V.Weerackody, S.A.Kassam, K.R.Laker, "A simple hard-limited adaptive algorithm for blind equalization", IEEE Trans. on Circuits and System Vol.39, No.7, pp.482-487, July 1992. DOI : https://doi.org/10.1109/82.160173
P.Xue, B.Liu, "Adaptive Equalizer using finite-bit power-of-two quantizer", IEEE Trans. Acoust.,Speech, Signal Processing, Vol.34, pp.1603-1611, Dec. 1986 DOI : https://doi.org/10.1109/ICASSP.1984.1172672
Wen si-yuan, Liu Feng, "A Computationally Efficient Multi-modulus Blind Equalization Algorithm", 2nd IEEE Int. conf. of Infor. Eng. and Management, pp.685-687, 2010. DOI : https://doi.org/10.1109/ICIME.2010.5478261
D.L.Duttweiler, "Adaptive filter performance with nonlinearities in the correlation multiplier", IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol-ASSP-30, pp.578-586, Aug. 1982. DOI : https://doi.org/10.1109/TASSP.1982.1163933

상세보기
A.Tawfik, E.Abdel-Raheem, E.Agathoklis, "A modified dithered signed-error constant modulus algorithm for blind adaptive equalizer", Proc. of 7th IEEE Int. Conf. on Electronics, Circuits and Systems, Jounal, Lebanon, pp.688-691, Dec. 2000. DOI : https://doi.org/10.1109/ICECS.2000.912971

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