For high speed modern, it is necessary to reduce the start-up time of the adaptive equalizer, i.e., to have high speed convergence of equalizer parameters to the appropriate values of steady state.
In this thesis, in order to improve the convergence speed of ADFE estimated by gradient following algorithm with MSE cost function, several efforts are carried out from the viewpoint of step-size and the statistical properties of training sequence.
In the first place, optimum step-size is derived and its geometrical meaning in tap-gain space presented. The performance of equalizer, whose input data is periodic, is analyzed and the meaning of the iterative relation and the optimum tap-gain at that case in frequency domain is presented.
For unbiased estimation periodic training sequence with short period and step-size windowing technique are analyzed and are found to be suitable for high speed convergence of ADFE by computer simulation.
MSE를 성능측정함수로 하고 gradient following algorithm에 의해서 최적화되는 ADFE의 수렴속도를 개선하기 위한 방안이 연구되었다.
수백 bit의 짧은 길이를 가지는 많은 message들을 전송하고자 할 때 system의 start-up time (이 중 대부분의 시간이 equalizer의 adaptation time이다.) 은 전체 소요시간의 상당한 부분을 차지하게 된다.
본 논문에서는, stochastic updating algorithm ( unbiased estimation ) 에서 training sequence의 주기와 equalizer의 수렴속도와의 관계에 대한 연구가 진행되었으며, 또 모든 tap에 적당한 weighting을 주어 step-size를 다르게 하는 step-size windowing technique을 제안하였다.
이러한 연구를 토대로 한 computer simulation 에서 training sequence의 주기가 작아지면 수렴속도가 빨라진다는 것을 보였고, step-size windowing technique을 이용하면 중에서 멀리 떨어져 있는 tap의 쓸데없는 변화를 줄임으로써 보다 빠른 수렴속도를 가질 수 있다는 것을 보였다. 또 이들은 서로 독립적인 관계가 있기 때문에 periodic data를 training sequence로 하고 step-size를 windowing 하게 되면 equalizer가 종래의 ADFE보다 훨씬 빠른 수렴속도를 가지게 된다는 것도 보였다.