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Adaptive Modulus를 이용한 NM-MMA 적응 등화 알고리즘의 성능 개선
A Performance Improvement of NM-MMA Adaptive Equalization Algorithm using Adaptive Modulus

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제18권 제6호 (2018.12)바로가기
  • 페이지
    pp.113-119
  • 저자
    임승각
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A343653

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper relates the AM-NM-MMA algorithm which possible to adaptive equalization performance improvement using the adaptive modulus instead of fixed modulus in the NM-MMA algorithm. The NM-MMA emerged for the tradeoff the MMA and SE-MMA algorithm characteristics, the MMA provides the less residual values in the steady state and have a slow convergence rate, the SE-MMA provides the fast convergence rate and increae the risidual values in the steady state. But the fixed modulus can not give the zero residual values in the perfect equalization state and eqaulization performance were degrade, the adaptive modulus was applied in order to reducing the residual values, and its improved performance were confirmed by simulation. For this, the equalizer output constellation, residual isi, MD, MSE, SER were used for performance index. As a result of computer simulation, the AM-NM-MMA has more good performance in equalizer output signal constellation, residual isi, MD, MSE than the NM-MMA, but not in SER performance.
한국어
본 논문은 NM-MMA (Novel Mixed-Multi Modulus Algorithm) 알고리즘에서 고정 modulus 대신 adaptive modulus를 이용한 적응 등화 성능을 개선시킨 AM-NM-MMA (Adaptive Modulus-NM-MMA)에 관한 것이다. NM-MMA 는 MMA의 정상 상태에서 적은 잔여량을 얻는 대신 수렴 속도가 느리며, SE-MMA는 수렴 속도가 빠르지만 잔여량이 증대 되는 성능을 절충시키기 위해 등장하였다. 그러나 고정 modulus를 이용하므로 완전 등화 상태에서도 잔여량이 0이 되지 않 아 등화 성능이 열화되므로 이를 개선하기 위하여 논문에서는 adaptive modulus를 적용하였으며, 이의 개선된 성능을 시뮬레 이션을 통해 확인하였다. 이를 위하여 등화 성능 지수로 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MD, MSE 및 SER 성능을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 AM-NM-MMA는 NM-MMA보다 등화 출력 신호의 성상도, 잔류 isi, MD, MSE에서 수렴 속도 와 잔여량에서는 우월하였으나, SER 성능에서는 열화됨을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 통신 시스템 모델
2. MMA 알고리즘
3. SE-MMA 및 NM-MMA 알고리즘
4. Adaptive Modulus 개념
5. AM-NM-MMA 알고리즘
Ⅲ. 컴퓨터 시뮬레이션 및 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

MMA SE-MMA NM-MMA residual isi scaling factor SER

저자

  • 임승각 [ Seung-Gag Lim | 정회원, 공주대학교 정보통신공학부 정보통신공학 전공 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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