LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선 = Performance Improvements of WiBro System Using the LVQ Blind Equalization

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

WiBro(Wireless Broadband Internet) is the standard of high-speed portable internet based on OFDMA/TDD (Orthogonal frequency division multiple access / Time division duplexing) techniques, and the subset of consolidated version of IEEE802.16e Wireless MAN standard. In this paper, we propose performance improvements of WiBro system using the LVQ(Learning Vector Quantization) blind equalization. Proposed method used the prefiltering LVQ neural network blind equalization in the Broadband WiBro system receiver. The prefiltering LVQ neural network constellates 16QAM that is transmitter data shape and the blind equalization removes ICI(Inter Carrier Interference). To verificate the proposed method usability, the MSE(Mean Square Error) and the BER(Bit Error Rate) are simulated. The simulation results shown that is improved the performances of the proposed WiBro system using the LVQ blind equalization than the existing WiBro system.

국문 초록 (Abstract)

와이브로는 OFDMA/TDD 기술을 기반으로하는 고속 이동 인터넷 표준이고, IEEE802.16e 무선 MAN 표준 통합버전의 하나이다. 본 논문에서는 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선을 제안하였다. 제안한 방법은 Broadband 와이브로 시스템 수신단에 전처리 LVQ 신경망 자력등화를 사용한다. 전처리 LVQ 신경망은 송신데이터 형태인 16QAM으로 분류하고 자력등화는 ICI를 제거한다. 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위하여 MSE와 BER에 대하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템은 기존의 와이브로 시스템보다 성능이 개선되었음을 확인하였다.

참고문헌 (Reference)

1 TTA, "Specifications for 2.3GHz band Portable Internet Service : physical layer"

2 T. Kohonen, "Self-Organizing Maps" Springer 2001

3 "Recommendation ITU-R M.1225, "Guidelines for evaluation of radio transmission technologies for IMT-2000""

4 Y. Peng, "Performance of Convolutional Turbo Coded High-speed Portable Internet (WiBro) System" 730-734, 2007

5 F. Yang, "Low complexity intercarrier interference equalization technique in OFDM system" e89-b (e89-b): 2043-2049, 2006

6 Bernard Sklar, "Digital Communications: Fundamentals and Applications" Prentice Hall 2001

7 S. Haykin, "Blind Deconvolution" Prentice-Hall 1994

8 J. Hollmen, "A Learning Vector Quantization algorithm for probabilistic models" 721-724, 2000