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영어

This paper related with the CR-MMA which is possible to improving the equalization performance by applying the concept of constellation reduction in the MMA adaptive equalization alogorithm in order to reduce the intersymbol interference that is occurred in the nonlinear communication channel. In the updating process of MMA adaptive equalizer, the error signal is being obtained by using the equalizer output, and the performance will be degraded by the increase the error signal in the high order QAM constellation. But by using the constellation reduction, the high order QAM signal will be changed to the 4-QAM signal constellation and then the error signal will be obtained. By doing so, the error signal will be minimized and it is possible to improve the equalization performance in the high order QAM transmitted signal. The Computer simulation was performed in order to compare the performance of the proposed CR-MMA algorithm and original MMA algorithm in the same communication channel and noise environment. For this, the recoverd signal constellation which is the output of equalizer, residual isi and MD (Maximum Distortion) learning curve which is represents the convergence performance and SER which is represents the roburstness of noise were used. As a result of simulation, the CR-MMA has more superior to the MMA. And it was confirmed that the CR-MMA has roburstness to the noise in the SER performance.

한국어

본 논문은 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘에서 constellation reduction 개념을 적용하여 등화 성능을 개선하는 CR-MMA (Constellation Reduction-MMA) 에 관한 것이다. MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신시에는 등화기 출력를 이용하여 오차 신호를 얻게 되는데, 이때 송신 신호의 order가 높아질수록 오차 성분이 크게 되어 성능이 저하된다. 그러나 constellation reduction을 이용하면, 고차의 QAM 신호도 4-QAM 신호 성상도로 reduction시켜 오차 신호를 얻으므로 이의 크기가 감소되어 개선된 성능으로 등화가 가능하게 된다. 제안하는 CR-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널과 잡음 환경하에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 잔류 isi, MD learning 곡선과 잡음에 대한 강인성을 확인하 기 위하여 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 CR-MMA가 MMA 보다 우월하였으며, SER 성 능에서 잡음에 대한 roburstness가 매우 강함을 확인하였다.