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Equalization Performance according to the Step Change Speed Value for adaptation in VS-CCA using Nonlinear Function of Error Signal
초록
영어
This paper compare the adaptive equalization performance according to the values of adaptive step variation speed for adapting in VS-CCA (Variable Stepsize-Compact Constellation Algorithm) based on nonlinear function function of error signal. The VS-CCA algorithm compacts the 16-QAM nonconstant modulus signal into the 4 groups of 4-QAM constant modulus signal constellation in quadature plane, then the error signal is generated using the constant modulus of transmitted signal statistics. The adaptive equalizer coefficient were updated in order to achieve the minimum cost function by varying step based on the nonlinear function of error signal. In this time, the instantaneous adaptive step is determined according to the value of step variation speed of nonlinear function and the different equalization performance were obtained according to the step variation speed value. The equalizer internal index and external index which represents the robustness of external noise were used for the performance comparison index. As a result of computer simulation, it was confirmed that the value of variation speed less than 1.0 give more superior in every performance index compared to the greater than 1.0 in steady state.
한국어
본 논문에서는 오차 신호의 비선형 함수를 이용하는 VS-CCA (Varying Step-Compact Constellation Algorithm)에서 적응을 위한 step 변화 속도값에 따른 적응 등화의 성능을 비교하였다. VS-CCA 알고리즘은 16-QAM 과 같은 nonconstant modulus 신호를 4개의 4-QAM constant modulus 신호군으로 compact화한 후, 송신 신호 의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하여 이의 비선형 함수를 이용하는 varying step으로 최소 비용 함수를 얻도록 적응 등화기의 탭 계수를 갱신한다. 이때 비선형 함수의 step 변화 속도값에 따라 순시 적응 step값 이 결정되며, 이의 값에 따라 상이한 적응 등화 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. step 변화 속도값에 따른 등화 성능 비교 지수로는 등화기 내부 지수와 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 등화기 외부 지수를 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 정상 상태에서 변화 속도를 1.0보다 적게 할수록 모든 성능 지수에서 1.0보다 큰 경우 보다 우월해짐을 알 수 있었다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 시스템 모델
2. CCA 알고리즘
3. Varying Step Size
Ⅲ. 컴퓨터 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
References