채널 추정과 복조의 반복 수행을 통한 블라인드 등화

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 다중경로 페이딩 채널에서 블라인드 등화에 대해서 연구한다. 기존 블라인드 등화 알고리즘이 ISI를 충분히 제거하지 못하기 때문에 ISI의 최소화에 중점을 뒀고, 수신 신호와 추정하는 채널을 통과한 신호의 차이를 최소화하는 목적함수를 설정했다. 목적함수가 non-convex의 형태를 나타내기 때문에, 좌표 하강법을 이용해서 두가지 하위 문제로 나눴다. 첫째는 채널 임펄스 응답의 추정이고 둘째는 심볼의 복조다. 이 두 가지 문제를 교대로 반복하여 문제를 해결했다. 또한, 실외에서 넓은 대역폭을 갖는 채널의 경로가 공동으로 성긴 형태를 나타내기 때문에 압축 센싱 기술을 적용해서 채널을 추정했다. 모의실험의 결과는 제안하는 알고리즘인 성긴 채널의 추정과 복조를 교대로 반복 수행하는 방식을 통해 정규화 MSE와 BER이 Genie-aided 하한 성능에 도달하는 것을 확인할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We consider blind channel equalization in multipath fading channels. Since conventional blind equalizer cannot get rid of ISI perfectly, we formulate an objective function of blind equalization minimizing the residual that is difference between the received signal and the predicted channel output. Since it is non-convex, we apply the block coordinate descent (BCD) method to divide the objective function with two subproblems. one is finding the channel impulse response and the other is demodulating symbols. We iterate these two subproblems alternately to find a solution. Since the wireless channels at outdoors with large bandwidth usually have a sparsity and common supports, we apply the compressive sensing technique to the channel estimation. Numerical results show that the proposed iterative sparse channel estimation and demodulation (ISCED) algorithm achieves the Genie-aided lower-bound performance in terms of normalized MSE and BER.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 2 장 시스템모델 5
• 제 3 장 반복적인 채널 추정과 복조의 교대를 통한 최적화 8
• 제 4 장 반복적인 성긴 채널의 추정과 복조 13
• 제 5 장 복잡도 감소를 통한 복조의 단순화 18
• 제 6 장 모의실험 결과 21
• 제 7 장 결론 34
• 참고 문헌 35