적응 커널 폭을 가진 최소오차 엔트로피 학습법의 성능 분석 (Performance Analysis of Minimum Error Entropy Algorithms with Kernel Width Adaptation)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 24권 / 3호 / 593 ~ 599페이지
· 저자명 : 김남용, 권기현

초록

최소오차엔트로피 MEE(minimum error entropy)는 비가우시안 잡음과 다중경로 통신채널 환경에도 우수한 equalization 성능을 지닌다. 그러나 MEE 알고리듬은 두 가지 단점으로 이중 합산의 과중한 계산량 문제와 성능에 민감하게 작용하는 커널 폭 설정 문제가 있다. 오차 전력 평균변화율 접근법을 커널 폭 적응추정에 적용하고 수렴 속도에서 미소한 단점을 보이나 이중합산 없이 계산량을 줄인 Simplified MEE(SMEE) 를 접목하여 낮은 복잡도와 커널 폭의 안정적 적응추정을 제안하였다. 채널 등화 실험 결과는 열악한 잡음환경일수록 SMEE 적응 커널 방식이 안정적으로 수렴하며, 통신 환경에 따라 서로 다른 최적 커널 폭에 수렴하므로 적응 커널 추정이 효과적임을 입증하였다.

영어초록

The minimum error entropy (MEE) algorithm displays superior performance for equalization in multi-path channel environments with non-Gaussian noise. However, there are two major drawbacks consisting of severe computational complexity introduced by the double summation operation and setting the value of kernel width to which performance is very sensitive. In this study, the mean ratio of change of error power for kernel width adaptation is combined with simplified MEE (SMEE) which has no double summation operations but slightly slower convergence compared to MEE. The proposed method has low computational complexity and stable kernel width adaptation. Through experiments on multi-path channel equalization, the proposed SMEE with kernel width adaptation was confirmed to have more stable convergence in severe impulsive noise, and adaptive kernel estimation was found to be effective under different or varying channel characteristics.

참고자료

· 없음