Adaptive blind equalizer has gained wide-spread use in communication receivers that operates without training signals. In order to reduce the residual error and speed up the convergence process simultaneously, we propose a new blind equalizer operating on two-step which has a convergence detector. Therefore, it has both a good initial convergence of the dual-mode modified constant modulus algorithm (MCMA) and a low residual error of the decision-directed (DD) algorithm after converging. Convergence detector is used for finding out an iteration of beginning to converge and for switching between two algorithms. Simulation results show that the new algorithm has better performance in comparison to conventional algorithms.
눈먼 적응 채널 등화기는 보내는 신호의 통계량과 받는 신호만을 알고 있다고 했을 때, 채널에 왜곡되어 일어나는 근접 심볼 간의 간섭을 학습 신호 없이 제거해 주는 효율적인 도구이다.
이 논문에서는 학습 신호없이 근접 심볼간의 간섭을 줄이고 수렴을 빠르게 하고자 이중모드 변형 일정 계수 알고리즘을 쓴 새로운 눈먼 등화를 제안하였다. 쓰는이 신호는 송신쪽에서 직교 진폭 변조 되고 시불변 채널을 거친 뒤, 덧셈꼴 흰빛 정규 잡음이 더해져 등화기로 들어온다고 두었다. 눈먼 등화 모드에서는 새로운 매개 변수를 쓴 이중모드 변형 일정 계수 알고리즘으로 수렴 속도를 빠르게 하고, 정상 상태에 도달하면 결정 지향 알고리즘으로 최종 오차를 더욱 줄였다. 여기서, 수렴 알고리즘은 정상 상태를 결정하여 두 알고리즘을 바꾸어 주었다. 제안한 알고리즘이 이중모드 변형 일정 계수 알고리즘보다 성능이 좋음을 모의실험으로 알 수 있었다.
