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영어

This paper evaluates the performance of CCA (Compact Constellation Algorithm) adaptive equalization algorithm by varying the step size for minimization of the distortion effect in the communication channel. The CCA combines the conventional DDA and RCA algorithm, it uses the constant modulus of the transmission signal and the considering the output of decision device by the power of compact slice weighting value in order to improving the initial convergence characteristics and the equalization noise by misadjustment in the steady state. In this process, the compact slice weight values were fixed, and the performance of CCA adaptive equalization algorithm was evaluated by the varing the three values of step size for adaptation. As a result of computer simulation, it shows that the smaller step size gives slow convergence speed, but gives excellent performance after at steady state. Especially in SER performance, the small step size gives more robustness that large values.

한국어

본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐의 영향을 최소화하기 위한 CCA 적응 등화 알고리즘에서 스텝 크기의 변화에 따른 성능을 해석하였다. CCA 알고리즘은 기존의 결정 지향 알고리즘 (DDA : Decision Directed Algorithm)과 축소 신호점 알고리즘 (RCA : Reduced Constellation Algorithm)의 적절한 결합 방식으로 송신 신호 의 constant modulus와 결정 장치의 출력 신호를 compact slice 가중치만큼 고려하여 이들의 장점을 얻을 수 있다. 이 과정에서 compact slice 가중치를 고정시킨 후, 적응을 위한 알고리즘의 스텝 크기를 3가지로 변화시킬때의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 시뮬레이션 결과 스텝 크기가 적을수록 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후의 성능이 개선됨을 확인하였고, 특히 SER 성능에서는 스텝 크기가 적은 경우 robustness함을 알 수 있었다.