In this thesis, channel estimation problems for various mobile communication systems are investigated. As a result, two new channel estimation algorithms are proposed that mitigate the performance degradation due to the inadequacy of the existing algorithms for fast fading channels.
The first algorithm, referred to as the PLLMS-CE, is based on adaptive linear estimation and outperforms the existing channel estimation algorithms in fast flat fading channels. For the adaptation, we introduce a new adaptive algorithm called the partial leaky least mean square (PLLMS) algorithm, which applies leakage only to the tap weight corresponding to the current pilot symbol. Through an analysis of the PLLMS adaptation process, we find that the tap weight vector updated by the PLLMS algorithm converges in the mean to the optimal Wiener solution for a leakage factor. The mean square identification error (MSIE) analysis is performed for the proposed and existing channel estimation algorithms. The analytical result shows that the proposed algorithm outperforms channel estimators based on adaptive linear prediction. To confirm the analytical result, computer simulations are performed. As an application example, CDMA-2000 reverse link is simulated for various channel estimation algorithms. The simulation results show that the performance gain of the proposed algorithm over the existing algorithms is about 0.6dB for 1% frame error rate (FER) when mobile speed is 100km/h.
The second estimation algorithm is proposed for frequency selective fading channel. The algorithm is derived based on the assumption that fading is approximated by a polynomial function of time. Combined with the Viterbi equalizer and per-survivor processing (PSP), the proposed algorithm provides improved tracking property and thus eliminate the error floor which is observed when conventional channel estimators based on the standard recursive least squares (RLS) or LMS algorithm is employed. Simulation for the IS-136 mobile communication system shows that the performance of the proposed algorithm approaches that of the optimum channel estimator based on Kalman filtering.
Finally, in an attempt to improve N-survivor processing (NSP), which lies between PSP and tentative decisions, a new algorithm is proposed for assigning parameter estimates to survivors. The proposed algorithm considers the history of the survivors in a trellis diagram by evaluating the distance between the hypothesized input vectors that contain the path history. It will be shown through computer simulation that NSP employing the proposed algorithm can outperform the original version.
본 논문에서는 다양한 이동 통신 채널 예측 문제를 살펴보고 고속 페이딩 환경에서 기존의 채널 예측 방법들이 보여주는 성능 저하를 완화 시키는 두 개의 새로운 채널 예측 알고리즘을 제안하였다.
PLLMS-CE로 명명되는 첫번째 알고리즘은 적응 선형 예측에 기반을 두고 있으며 고속 페이딩 환경에서 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타낸다. 적응 알고리즘으로는 현재의 파일럿 심볼에 대해서만 누설을 적용시키는 부분누설LMS (Partial Leaky LMS, PLLMS) 알고리즘을 제안한다. 우리는 PLLMS의 해석을 통해 PLLMS에 의해 갱신되는 적응 채널 예측기의 계수가 최적의 Wiener 해로 수렴하게 하는 누설계수가 존재함을 보인다. 제안하는 알고리즘과 기존의 알고리즘에 대해 평균자승검증오차 (Mean Squared Identification Error, MSIE) 해석을 수행하고 제안하는 알고리즘이 기존의 적응 선형 예측기 기반의 채널 예측기에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다. 해석적으로 얻은 결과를 검증하기 위한 컴퓨터 모의 실험을 수행한다. 제안된 알고리즘의 응용 예로서 IS-2000 역방향 신호 수신기를 제시하고 다양한 채널 예측 알고리즘에 의한 수신기 성능을 모의 실험하였다. 모의 실험 결과 차량 이동 속도가 100km/h이고 1% 프레임 오류율을 기준으로 할 경우 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 0.6dB 가량의 성능 개선을 보임을 알 수 있었다.
두 번째 알고리즘은 주파수 선택적 페이딩 채널을 위해 제안된다. 제안되는 알고리즘은 페이딩 채널이 시간의 다항식으로 근사화 될 수 있다는 관찰로부터 유도된다. 제안된 알고리즘은 비터비 등화기와 Per-Survivor Processing (PSP)와 결합되어 향상된 추적 성능을 보여주며 LMS/RLS에 기반을 둔 기존의 채널 예측기와는 달리 오차 마루 (error floor)가 관찰되지 않는다. IS-136 TDMA 시스템에 대한 모의 실험 결과 제안된 채널 예측기의 성능은 최적 Kalman 필터를 이용하는 채널 예측기와 근사한 성능을 보여줌을 보여준다.
마지막으로 PSP와 임시 결정 궤한 방식의 중간 형태인 N-생존자 처리(NSP) 방식의 성능을 향상시키기 위해 예측된 매개 변수들을 각 생존자에 효율적으로 할당하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 트렐리스 상에서 각 생존자들에 의해 가정되는 심볼열 사이의 거리를 이용한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안되는 알고리즘이 원래의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
