A New Constant Modulus Algorithm based on Minimum Euclidian Distance Criterion for Blind Channel Equalization

블라인드 등화에서 유클리드 거리 최소화에 근거한 새로운 CMA 알고리듬

  • 김남용 (강원대학교 공학대학 전자정보통신공학부)
  • Published : 2009.12.31

Abstract

In this paper, a minimum Euclidian distance criterion between error PDF and Dirac delta function is introduced and a constant modulus type blind equalizer algorithm based on the criterion is proposed. The proposed algorithm using constant modulus error in place of actual error term of the criterion has superior convergence and steady state MSE performance, and the error signal of the proposed algorithm exhibits more concentrated density function in blind equalization environments. Simulation results indicate that the proposed method can be a reliable candidate for blind equalizer algorithms for multipoint communications.

이 논문에서는 오차 확률 밀도와 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 기준을 소개하고 이 기준에 근거한 새로운 CMA 형태의 블라인드 등화 알고리듬을 제안하고 있다. 제안한 기준에 나타나는 오차 항 대신에 constant modulus error를 대치하여 블라인드 알고리듬을 완성하였고 이 알고리듬은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 수렴성능과 정상상태의 자승평균오차 성능 특성을 보였으며, 오차 신호 값이 0 값에 보다 집중된 밀도함수 형태를 나타냈다. 시뮬레이션 결과로부터, 이 제안된 방식은 멀티 포인트 통신에서 블라인드 등화를 위한 신뢰성 있는 알고리듬으로 사용될 수 있음을 보이고 있다.

Keywords

References

  1. W. M. Moh, Y. Chen, “Multicasting flow control for hybrid wired/wireless ATM networks,” Performance Evaluation, Vol. 40, Mar. 2000, pp. 161-194. https://doi.org/10.1016/S0166-5316(99)00074-7
  2. L. M. Garth, “A dynamic convergence analysis of blind equalization algorithms,” IEEE Trans. on Comm., Vol. 49, April. 2001, pp. 624-634 https://doi.org/10.1109/26.917769
  3. F. Mazzenga, “Channel estimation and equalization for M-QAM transmission with a hidden pilot sequence,” IEEE Trans. on Broadcasting, Vol. 46, June. 2000, pp. 170-176 https://doi.org/10.1109/11.868934
  4. J. R. Treichler and B. Agee, “A new approach to multipath correction of constant modulus signals,” IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process. vol. ASSP-31, Nov. 1983, pp. 349-372.
  5. J.C. Principe, D. Xu and J. Fisher, Information Theoretic Learning, in: S. Haykin, Unsupervised Adaptive Filtering, Wiley, New York, Vol. I, 2000, pp. 265-319.
  6. D. Erdogmus, and J.C. Principe, “An Entropy Minimization algorithm for Supervised Training of Nonlinear Systems,” IEEE trans. Signal Processing, vol. 50, July, 2002, pp. 1780-1786. https://doi.org/10.1109/TSP.2002.1011217
  7. D. Erdogmus, Y. Rao and J. C. Principe, “Supervised Training of Adaptive Systems with Partially Labeled Data,” Proceedings of the International Conference on ASSP, Apr. 2005. pp. v321-v324.
  8. N. Kim and L. Yang, “A New Criterion of Information Theoretic Optimization and Application to Blind Channel Equalization,” Journal of Korean Society for Internet Information, Feb. 2009. pp. 11-17.
  9. S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, Upper Saddle River, 4th edition, 2001.