적응 커널 폭을 가진 최소오차 엔트로피 학습법의 성능 분석

Performance Analysis of Minimum Error Entropy Algorithms with Kernel Width Adaptation

초록

최소오차엔트로피 MEE(minimum error entropy)는 비가우시안 잡음과 다중경로 통신채널 환경에도 우수한 equalization 성능을 지닌다. 그러나 MEE 알고리듬은 두 가지 단점으로 이중 합산의 과중한 계산량 문제와 성능에 민감하게 작용하는 커널 폭 설정 문제가 있다. 오차 전력 평균변화율 접근법을 커널 폭 적응추정에 적용하고 수렴 속도에서 미소한 단점을 보이나 이중합산 없이 계산량을 줄인 Simplified MEE(SMEE) 를 접목하여 낮은 복잡도와 커널 폭의 안정적 적응추정을 제안하였다. 채널 등화 실험 결과는 열악한 잡음환경일수록 SMEE 적응 커널 방식이 안정적으로 수렴하며, 통신 환경에 따라 서로 다른 최적 커널 폭에 수렴하므로 적응 커널 추정이 효과적임을 입증하였다.

키워드

MEEAdaptive kernel widthError powerMean ratio of changeImpulsive noiseMEE적응커널폭오차 전력평균변화율충격성 잡음
제목
적응 커널 폭을 가진 최소오차 엔트로피 학습법의 성능 분석
제목 (타언어)
Performance Analysis of Minimum Error Entropy Algorithms with Kernel Width Adaptation
저자
김남용권기현
DOI
10.9728/dcs.2023.24.3.593
발행일
2023-03
유형
Y
저널명
디지털콘텐츠학회논문지
24
3
페이지
593 ~ 599