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ICS 중계기를 위한 적응형 채널추정 알고리듬 설계 (A Design of Adaptive Channel Estimate Algorithm for ICS Repeater)

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최초등록일 2025.03.03 최종저작일 2009.03
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ICS 중계기를 위한 적응형 채널추정 알고리듬 설계
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한전자공학회
    · 수록지 정보 : 전자공학회논문지 - TC / 46권 / 3호 / 19 ~ 25페이지
    · 저자명 : 이석희, 방성일, 송호섭

    초록

    본 논문에서는 이동통신채널에서 발생하는 간섭현상을 제거하기 위한 적응형 채널추정(adaptive channel estimate) 알고리듬을 제안하였다. 기존 LMS 알고리듬은 입출력사이 오차를 줄이기 위해 사용하는 첫 기준신호의 선택에 따라 수렴속도와 오차정확도에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서 제안한 적응형 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다. 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델에 Doppler 주파수는 130 Hz, Random한 5개의 경로가 존재하는 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 150개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 채널추정 알고리듬은 데이터 200개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 제곱오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.

    영어초록

    In this thesis , design effective elimination interference algorithm of ICS repeat system for repeater that improve frequency efficiency. Error convergence speed and accuracy of LMS Algorithm are influenced by reference signal. For improve LMS Algorithm, suggest Adaptive channel estimate algorithm. For using channel characteristic, adaptive channel estimate algorithm make reference signal similar interference signal by convolution operation and complement LMS algorithm demerit. For make channel similar pratical channel, apply Jake's Rayleigh multi-path model that random five path with 130Hz Doppler frequency. LMS algorithm and suggested adaptive channel estimate algorithm that have 16 taps apply to ICS repeat system under Rayleigh multi-path channel, so simulate with MATLAB. According to simulate, ICS repeat system with LMS algorithm show -40dB square error convergent after 150 datas iteration and ICS repeat system with adaptive channel estimate algorithm show -80dB square error convergent after 200 datas iteration. Analyze simulation result, suggested adaptive channel estimate algorithm show more three times iteration performance than LMS algorithm, and 40dB accuracy.

    참고자료

    · 없음
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