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결정 궤환 재귀 신경망을 이용한 비선형 채널의 등화
Nonlinear channel equalization using a decision feedback recurrent neural network

옹성환    (연세대학교 전자공학과 정보통신연구실   ); 유철우    (연세대학교 전자공학과 정보통신연구실   ); 홍대식    (연세대학교 전자공학과 정보통신연구실  );
  • 초록

    In this paper, a decision feedback recurrent neural equalization (DFRNE) scheme is proposed for adaptive equalization problems. The proposed equalizer models a nonlinear infinite impulse response (IIR) filter. The modified Real-Time recurrent Learning Algorithm (RTRL) is used to train the DFRNE. The DFRNE is applied to both linear channels with only intersymbol interference and nonlinear channels for digital video cassette recording (DVCR) system. And the performance of the DFRNE is compared to those of the conventional equalizaion schemes, such as a linear equalizer, a decision feedback equalizer, and neural equalizers based on multi-layer perceptron (MLP), in view of both bit error rate performance and mean squared error (MSE) convergence. It is shown that the DFRNE with a reasonable size not only gives improvement of compensating for the channel introduced distortions, but also makes the MSE converge fast and stable.


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    1. 1996 "디지털 자기 기록 시스템에서 부분 응답 신호의 검출 방식" 電子工學會論文誌. Journal of the Korea institute of telematics and electronics. B b33 (11): 83~96    
    2. 1998 "DVD-ROM 시스템에 적용한 신경망 등화기에 관한 성능" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S s35 (10): 135~143    
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    4. 1999 "이차 시그모이드 신경망 등화기" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S s36 (1): 123~132    
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