적응 등화기에서 데이터-재사용 LMS 알고리즘을 이용한 신호 간섭 제어 = Signal Interference Rejection using Data-Recycling LMS Algorithmin in Adaptive Equalizer
저자
김원균 (조선대학교 컴퓨터공학부) ; 김동국 (조선대학교 컴퓨터공학부) ; 곽종서 (조선대학교 컴퓨터공학부) ; 나상동 (조선대학교 컴퓨터공학부)
발행기관
학술지명
에너지·자원신기술연구소 논문지(Journal of Research Institute of Energy and Resources Technology)
권호사항
발행연도
1999
작성언어
Korean
주제어
KDC
321.3
자료형태
학술저널
수록면
223-246(24쪽)
제공처
소장기관
적응 등화기에서 LMS 알고리즘의 수렴 속도를 개선하기 위한 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안한다. 폐기된 수신 데이터를 재활용함으로서 심볼 시간 주기에 적응 등화기의 에러를 이용한 가중치 갱신을 통해 제안된 알고리즘의 수렴특성을 분석하여 수렴 속도가 향상됨을 보인다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝-크기 매개변수 μ가 증가됨에 따라 알고리즘의 수렴 속도가 상응하게 감소하고 또한, 스텝 크기 매개변수 μ의 증가는 실험적으로 계산된 학습 곡선에서 평균 자승 에러를 감소시키는 효과를 갖는다. 고유치 확산을 감소시킴에 따라 적응 등화기의 수렴속도를 천천히 감소시키고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타낸다. 따라서, 제안된 데이터 재순환 버퍼를 이용한 LMS 알고리즘의 수렴 특성을 개선시키고 계산의 복잡도를 증가시키지 않으면서 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시킨다는 것을 보인다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 최악의 스텝 크기 매개변수와 고유치 확산 영역에 따른 평균 자승 에러를 분석하고 필터 알고리즘에서 신호간섭제어가 우수함을 입증한다.
더보기Data-recycling buffer structure to improve the convergence speed of LMS algorithm in adaptive equalizer is proposed. The improvement of convergence speed is shown by analyzing convergence characteristics of the proposed algorithm through updating weight using the error of adaptive equalizer when coefficients are multiply adapted in a symbol time period. As the step-size parameter μ is increased, the rate of convergence of the algorithm is correspondingly decreased through computer simulation result. Also, increasing the step-size parameter μ has the effect of reducing the variation in the experimentally computed learning curve. Reducing the eigenvalue spread has the effect of slowing down the rate of convergence of the adaptive equalizer and also increasing the steady-state value of the average squared error. Accordingly, the analysis shows that convergence speed can increase by (B+1) times, where B is the number of recycled data, as improving of convergence characteristics using the data-recycling buffer and not increasing complex of computation. The results of the computer simulation demonstrate analyzing mean squared error in accordance with the worst step-size parameter and eigenvalue spread and the superiority of signal interference control in the filter algorithm.
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