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Balanced Information Potentials for PDF-Distance Algorithms with Constant Modulus Error
Kim, Namyong(김남용) 한국정보전자통신기술학회 2011 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.4 No.4
Blind equalization techniques have been widely used in wireless communication systems. In this paper, we propose to apply the balanced information potentials to the criterion of minimum Euclidian distance between two PDFs with constant modulus errors for adaptive blind equalizers. One of the two PDFs is constructed with constant modulus error samples and another does with Dirac delta functions. Two information potentials derived from the criterion are balanced in order to have better performance by putting a weighting factor to each information potentials. The proposed blind algorithm has shown in the MSE convergence performance that it can produce enhanced performance by over 3 dB of steady state MSE.
오차분포 유클리드 거리 기반 학습법의 커널 사이즈 적응
김남용(Namyong Kim) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.5
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다. The optimum kernel size for error-distribution estimation with given error samples cannot be used in the weight adjustment of minimum Euclidean distance between error distributions (MED) algorithms. In this paper, a new adaptive kernel estimation method for convergence enhancement of MED algorithms is proposed. The proposed method uses the average rate of change in error power with respect to a small interval of the kernel width for weight adjustment of the MED learning algorithm. The proposed kernel adjustment method is applied to experiments in communication channel compensation, and performance improvement is demonstrated. Unlike the conventional method yielding a very small kernel calculated through optimum estimation of error distribution, the proposed method converges to an appropriate kernel size for weight adjustment of the MED algorithm. The experimental results confirm that the proposed kernel estimation method for MED can be considered a method that can solve the sensitivity problem from choosing an appropriate kernel size for the MED algorithm.
A New Gradient Estimation of Euclidean Distance between Error Distributions
Namyong Kim(김남용) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.8
오차 신호의 확률분포 사이의 유클리드 거리 (Euclidean distance between error probability density functions, EDEP)는 충격성 잡음 환경의 적응 신호 처리를 위한 성능 지수로 사용되었다. 이 EDEP 알고리듬의 단점 중의 하나로 각 반복 시간마다 수행하는 이중적분에 의해 과다한 계산상의 복잡성이 있다. 이 논문에서는 EDEP 와 그 기울기 계산에서 계산상의 부담을 줄일 수 있는 반복적 추정 방법을 제안하였다. 데이터 블록 크기 N에 대하여, 기존의 추정 방식에 의한 EDEP와 그 기울기 계산량은 O(N<SUP>2</SUP>) 인 반면, 제안한 방식의 계산량은 O(N)이다. 성능 시험에서 제안한 방식의 EDEP와 그 기울기는 정상상태에서 기존의 블록 처리 방식과 동일한 추정결과를 나타냈다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방식이 실제 적응신호처리 분야에서 효과적인 방식임을 알 수 있다. The Euclidean distance between error probability density functions (EDEP) has been used as a performance criterion for supervised adaptive signal processing in impulsive noise environments. One of the drawbacks of the EDEP algorithm is a heavy computational complexity due to the double summation operations at each iteration time. In this paper, a recursive method to reduce its computational burden in the estimation of the EDEP and its gradient is proposed. For the data block size N , the computational complexity for the estimation of the EDEP and its gradient can be reduced to O(N) by the proposed method, while the conventional estimation method has (N<SUP>2</SUP>) O. In the performance test, the proposed EDEP and its gradient estimation yield the same estimation results in the steady state as the conventional block-processing method. The simulation results indicates that the proposed method can be effective in practical adaptive signal processing.
김남용(Namyong Kim) 한국통신학회 2014 韓國通信學會論文誌 Vol.39 No.5(통신이론)
이 논문에서는, 영확률을 최대화 (maximum zero-error probability, MZEP) 하도록 설계된 알고리듬에서 가중치 갱신에 쓰이는 기존의 블록 처리 방식의 합산 연산을 대신하여, 다음 기울기 계산에 현재 계산된 기울기를 활용할 수 있는 효율적인 가중치 갱신 계산 방식을 제안하였다. 실험 결과로부터, 제안한 방식은 원래의 MZEP 와 동일한 성능을 나타내면서도 오차 버퍼가 불필요하여 시스템의 복잡도를 감소시키며 연산 시간을 현저히 줄일 수 있다. 또한 제안한 알고리듬은 오차 엔트로피 (error-entropy)를 최소화하도록 설계된 알고리듬보다 우수한 수렴 속도를 지닌다. In this paper, a calculation-efficient method for weight update in the algorithm based on maximization of the zero-error probability (MZEP) is proposed. This method is to utilize the current slope value in calculation of the next slope value, replacing the block processing that requires a summation operation in a sample time period. The simulation results shows that the proposed method yields the same performance as the original MZEP algorithm while significantly reducing the computational time and complexity with no need for a buffer for error samples. Also the proposed algorithm produces faster convergence speed than the algorithm that is based on the error-entropy minimization.