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영어

In this paper, we propose MSAG-SCS-MMA-I adaptive blind equalization with double step size with very small residual ISI and MSE at steady-state while significantly improving the convergence speed of the traditional SCS-MMA-I algorithm in 256-QAM system. And we evaluate the equalization performance for this algorithm. Different step sizes according to the absolute value of decision-directed error instead of a fixed step-size are applied to the tap update equation of MSAG-SCS-MMA-I, which is controlled by binary flags of '1' or '0' obtained from SCS-MMA-I and decision-directed algorithms. This makes for excellent equalization performance. As a result of computer simulation, we confirmed that the proposed algorithm has more better performance than the MMA, SCS-MMA-I, and MSAG-SCS-MMA-I algorithms in terms of the performance index such as residual ISI, MSE, and MD.

한국어

본 논문은 256-QAM 시스템에서 기존 SCS-MMA-I 알고리즘의 수렴 속도를 현저히 개선하면서도 정상상태에서 매우 작은 잔류 ISI 및 MSE를 가지는 이중 스텝 크기를 가지는 MSAG-SCS-MMA-I 적응 블라인드 등화 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘에 대한 등화 성능을 평가한다. SCS-MMA-I 와 결정지향 알고리즘으로 부터 얻어지는 ‘1’ 또는 ‘0’의 이진 Flag에 의해 제어되는 MSAG-SCS-MMA-I의 탭 갱신 식에 고정된 스텝 크기 대신에 결정지향 오차의 크기에 따라 서로 다른 스텝 크기를 적용함으로써 우수한 등화 성능을 가지도록 하였다. 컴퓨터 모의실험 수행 결과 잔류 ISI과 MSE, 그리고 MD등의 성능 지표면에서 제안한 알고리즘이 MMA나 SCS-MMA-I, 그리고 MSAG-SCS-MMA-I 알고리 즘보다 훨씬 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.