KR100539248B1

KR100539248B1 - 결정 피드백 이퀄라이저 및 피드백 필터 계수 업데이트 방법

Info

Publication number: KR100539248B1
Application number: KR10-2004-0007530A
Authority: KR
Inventors: 세르게이지드코프
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2004-02-05
Filing date: 2004-02-05
Publication date: 2005-12-27
Also published as: JP4741254B2; US20050175081A1; CN1735082A; JP2005223926A; KR20050079345A; FR2866167A1; CN1735082B; FR2866167B1; US7706436B2

Abstract

트렐리스 디코더(TCM)와 결합된 결정 피드백 이퀄라이져(decision-feedback equalizer)의 피드백 필터 계수를 업데이트하는 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 계수 업데이트 방법은, 이퀄라이저 출력 에러 신호 e_k를 계산하는 제1단계, 출력 에러 신호 e_k에 스텝 사이즈 파라미터 μ를 곱하는 제2단계, i번째 필터 계수에 대응되는 피드백 필터 지연 라인에 저장된 지연된 TCM 디코더 결정 값 d_k-i를 μe_k에 곱하여 제1 부분 값 μe_kd_k-i를 얻는 제3단계, 0<α₁≤α₂≤....≤α_Lb≤1 이되는 신뢰도 값 α_i 로 피드백 계수 값 b_i ^(k)에 곱하여 제2 부분 값 α_ib_i ^(k)를 얻는 제4단계, 및 제1 부분 값 및 상기 제2 부분 값을 더하여 i 번째 계수 b_i ^(k+1)의 업데이트된 값을 계산하는 제5단계를 포함한다. 이 방법은 TCM 결정 값 에러의 확대에 의해 생기는 이퀄라이저의 불안정성을 줄이고, 트렐리스 디코더(TCM)과 결합된 결정 피드백 이퀄라이져의 종합적인 수행능력을 향상시킨다. 또한, 이 방법은 HDTV 8-VSB 수신기의 성능을 향상시킨다.

Description

결정 피드백 이퀄라이저 및 피드백 필터 계수 업데이트 방법{Decision-feedback equalizer and Method of feedback filter coefficient updating}

본 발명은 디지털 비디오 방송 수신기에 관한 것으로, 구체적으로는 다양한 디지털 정보를 수신하는 결정 피드백 이퀄라이저의 계수를 업데이트하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

디지털 비디오 방송 등의 디지털 정보의 수신에 사용되는 이퀄라이저는 음성, 데이터, 비디오 통신 등의 많은 디지털 정보를 사용하는데 매우 중요한 요소 중 하나이다. 이러한 디지털 정보는 다양한 전송 매체를 통해 송수신되며, 이들은 서로 다른 전송 특성을 갖는다. 하지만, 이들 모두는 완벽하게 데이터를 송수신하지는 못한다. 즉, 모든 매체는 주파수 종속 위상 및 진폭 왜곡, 다중 경로 수신, 보이스 에코과 같은 다른 종류의 고스팅(ghosting) 및 레일리 페이딩(Rayleigh fading)과 같은 전송된 신호에서의 변화를 유발시킨다. 게다가 이러한 모든 종류의 데이터 전송은 부가적인 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise)과 같은 노이즈를 받게 된다. 따라서, 이러한 에코, 비디오 고스트의 삭제 및 무선 모뎀 및 전화용 신호 조절을 위해 이퀄라이저가 사용된다.

디지털 통신에서 이론적으로 또는 실제적으로 문제가 되는 것 중 하나가 심볼간 간섭(inter-symbol interference; ISI) 채널 상의 데이터 전송에 관한 것이다. 심볼간 간섭(ISI)은 진폭 변조된 디지털 전송과 같은 펄스 처리된 정보가 전화선 또는 공중파 방송과 같은 아날로그 채널을 통해 전송될 때 일어난다.

최근 40년 동안에 심볼간 간섭(ISI)을 갖는 채널에 대한 여러 가지 이퀄리제이션(equalization) 기술이 계속 연구되고 많은 논문에서 제안되었다.

이러한 기술 중 하나는 [G.D Forney, Jr., Maximum-likelihood sequence estimation of digital sequences in the presence of intersymbol interference, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. IT-18, pp363, 378, May 1972]의 논문에 개시된 최대확률론적 시퀀스 추정(Maximum-likehood sequence estimation; MLSE) 기법이다. 이 MLSE 기술은, 심볼 에러율(SER) 면에서 볼 때는 최적의 알고리즘이지만, 너무 복잡하여 채널의 시 분산(time dispersion)의 길이가 기하급수적으로 증가한다. 또한, MLSE 기법의 복잡성 때문에 일반적으로는 실제 사용은 제외되어 왔다.

심볼간 간섭(ISI)을 검출하고 이퀄라이징하는 다른 기법으로 선형 이퀄라이저(Linear equalizer; LE) 기술이 있다. 이 기술은 채널 분산 길이에서는 복잡한 선형 함수를 갖는다. 하지만, 이 기법은 심각한 노이즈 증가 때문에 문제가 된다. 따라서, 선형 이퀄라이져는 MLSE 기법보다 일반적으로 더 바람직하지 않다.

또 다른 기법인 이퀄리제이션 기술인 결정 피드백 이퀄리제이션(Decision feedback equalization; DFE)은 상대적으로 복잡성이 낮고 좋은 솔루션 수행 능력을 갖기 때문에 실제 넓게 사용된다. 구체적인 실시 형태는 [J.G. Proakis, Digital communications. 4th ed, New-York: McGraw-Hill, 2001]의 책에 상세하게 기술되어 있다.

도 1은 결정 피드백 이퀄라이저의 일반적인 구조를 나타낸 도이다.

결정 피드백 이퀄라이저(DFE) 개발 배경의 주 논리는 심볼간 간섭을 계산하고 제거하기 위해 디코딩된 데이터 심볼을 미리 사용하도록 하는 것에 있다. 결정 피드백 이퀄라이저(DEF)는 구현하기가 매우 간단하지만, 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)의 실행율은 결정 피드백 필터에서의 잘못된 결정 값으로 인해 심각하게 저하될 수 있다. 이러한 잘못된 결정은 주로 채널이 강한 고스트들(ghosts)을 갖고 있을 때, 즉 디지털 텔레비전 방송에서 단일 주파수 네트워크 동작에서 발생한다.

도 1을 참조하면, 결정 피드백 이퀄라이저는 피드포워드 필터(102), 피드백 필터(103), 슬라이서(104) 및 가산기(105)로 구성된다. 수신된 디지털 신호(101)는 우선 피드포워드 필터(102)로 입력된다.

피드포워드 필터(102)는 입력되는 디지털 신호의 크기에 반대되는 필터를 통해 어느 정도 에러를 수정하는 역할을 한다. 슬라이서(104)는 예를 들어, 8VSB 시스템에서, ±1, ±3, ±5 및, ±7의 정규화된 신호 값들에 대응하는 심볼들로 입력을 분류하기 위해서, 0, ±2, ±4 및, ±6의 결정 값들을 가진, 수신된 신호 크기에 기초한 결정 디바이스이다. 다른 예로서, 슬라이서는, 직교 진폭 변조('QAM') 시스템들에 이용된 것들과 같은, 다중-차원일 수 있다.

가산기(105)는 피드포워드 필터(102)의 출력과 피드백 필터(103)의 출력을 가산하여 슬라이서(104)로 출력하는 기능을 한다. 피드포워드 필터(102)는 수신되는 신호의 각 심불 크기에 반대되는 필터를 통해 어느 정도 노이즈를 제거하는 기능을 한다.

ISI 채널에 대한 다른 검출 알고리즘(detection algorithm)으로는 결정 피드백 시퀀스 추정 (Decision-feedback sequence estimation; DFSE) 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 결정 피드백 이퀄라이저에서 수행능력과 복잡성의 균형을 고려한 것으로 [A. Duel-Hallen and C. Heegard, Delayed decision-feedback sequence estimation, IEEE Trans. Commun., No. 5, pp. 428-436, May, 1989]에 설명되어 있다.

한편, 현재 사용되는 대부분의 무선 통신 시스템은 [G. ungerboeck, Channel coding with multilevel/phase signals, IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. IT-28, Jan. 1982, pp. 55-67]에 개시된 트렐리스 코드 모듈레이션(TCM)을 사용한다.

도 2는 8 레벨의 폭을 갖는 복조된 신호에 대한 트렐리스 코드 모듈레이션의 개략도 이다.

도 2를 참조하면, 트렐리스 코드 모듈레이션(TCM) 즉 트렐리스 인코더는 8VSB 트렐리스 인코더(201) 및 8 레벨 심볼 맵퍼(203)를 구비한다. 당업계에 잘 알려진 바와 같이 8VSB 트렐리스 인코더는 8-레벨, 3-비트 1차원 배열을 이용한다. 또한, 8VSB 트렐리스 인코더는 2/3 레이트 트렐리스 코드를 이용할 수 있다.

ISI가 없는 채널에서의 트렐리스 코딩된 심볼 검출에 가장 널리 사용되는 방법은 MLSE 기법이다. 이것은 TCM에 사용되는 코드에서 트렐리스 단계의 수가 일반적으로 작아서, MLSE의 복잡성이 너무 크지 않고 효율적인 비터비(Viterbi) 디코딩 알고리즘을 사용하여 쉽게 구현될 수 있기 때문이다. 따라서, ISI가 없는 채널들을 통해 전송된 TCM 심볼들은 거의 최적의 수행률로 검출될 수 있다.

하지만, 채널이 ISI를 포함하고 있다면, 채널을 통해 들어온 ISI를 고려해야하는 최적 MLSE 검출기 및 TCM은 너무 복잡해지고 비현실적인 것이 된다. ISI 채널에서 트렐리스 코딩된 심볼을 검출하는 다음가는 최적의 방법은 채널 ISI를 보상하는데 DFE를 사용하고 TCM을 디코딩하는데 MLSE 비터비 디코더를 사용하는 것이다.

도 3은 TCM 디코더가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 일반적인 구성도 이다.

도 3에 도시된 TCM 디코더가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저는 도 1에 도시된 결정 피드백 이퀄라이저와 동일하게 피드포워드 필터(302), 피드백 필터(303), 슬라이서(304) 및 가산기(305)를 구비하고 여기에 트렐리스 코딩된 심볼을 디코딩하기 위한 TCM 디코더(306)를 더 구비한다. 수신된 디지털 신호는 입력 라인(301)을 통해 이퀄라이저로 입력되고, TCM 디코더(306)에 연결된 출력 라인(307)을 통해 출력된다.

실제로 도 3에 도시된 TCM 디코더가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 구현이 종종 사용되지만, 한 가지 심각한 문제점을 가지고 있다. 즉, TCM 디코더가 언코딩된 심볼을 사용하기 전에 피드백 동작을 수행하기 위해 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)가 동작하기 때문에 언코딩된 심볼의 신뢰성은 일반적으로 매우 낮을 수밖에 없다. 따라서, 도 3에 도시된 이러한 구성의 수행능력은 채널과 TCM이 결합된 MLSE 기법보다 매우 떨어지게 된다.

도 4는 종래의 TCM 디코더와 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 또 다른 구성을 나타낸 도이다.

한편, 상술한 결정 피드백 시퀀스 추정 (Delayed decision-feedback sequence estimation; DFSE) 알고리즘이 ISI 채널을 통해 전송된 TCM 심볼을 디코딩하는데 사용될 수도 있다. 이러한 DFSE의 변형은 [P.R. Chevillat. E. Eleftheriou, Decoding of trellis-encoded signals in the presence of intersymbol interference and noise, IEEE Trans. Commun., Vol. 37, No.7, July 1989, pp. 669-676]와 [Wesolowski, K., "Performance of receivers of trellis-decoded data signals transmitted through HF channels." Fourth International Conference on HF Radio System and Techniques, 11-14 Apr 1988, 305-309]의 논문에 자세히 설명되어 있다.

[Wesolowski, K., "Performance of receivers of trellis-decoded data signals transmitted through HF channels." Fourth International Conference on HF Radio System and Techniques, 11-14 Apr 1988, 305-309]의 논문에 설명되고 주로 사용되는 구성은 비터비(Viterbi) 디코더와 직렬로 연결된 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)의 레머니선트(reminiscent) 하는 도중에 ISI를 제거한다. 한편 이 구성은, 피드백 필터에서 슬라이서 결정 값을 사용하는 대신 비터비 디코더의 가장 가능성 있는 서바이빙 경로로부터의 심볼 결정 값을 이용한다.

소위 "글로벌 검출 피드백을 갖는 비터비 디코더"로 불려지는 이러한 구성은 도 4에 도시된다. 도 4를 참조하면, 피드포워드 필터(402)와 피드백 필터(403)의 출력은 가산기(407)에서 합산되어 TCM 디코더(404)로 입력되고, TCM 디코더(404)에서 디코딩된 심볼들(405)은 다시 피드백 필터(403)로 입력된다. 상술한 바와 같이, 도 4에서는 피드백 필터의 입력으로 슬라이서 결정 값이 이용되지 않고, TCM(viterbi) 디코더의 가장 가능성 있는 서바이빙 경로로부터의 심볼 결정 값을 이용한다. TCM 디코더의 출력 중에서 가장 신뢰성이 높은 디코딩 뎁스(depth) N 번째 심볼이 출력 신호(406)가 된다.

도 4에 도시된 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)와 TCM(비터비) 디코더의 결합으로 이루어진 구성은 도 3에 도시된 구성과 비교해 볼 때 TCM(비터비) 디코더의 가장 가능성 있는 서바이빙 경로로부터의 결정 값이 평균적으로 더 신뢰성이 높기 때문에 더 좋은 수행력을 갖는다.

도 5는 종래의 피드백 필터 계수를 업데이트하는데 LMS 알고리즘을 이용하는 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

MLSE 및 DFE 채널 전송 기능의 무선 어플리케이션들은 수신자에게는 일반적으로 잘 알려지지 않으며 또한 자주 시변(time-variant)된다. 따라서, 무선 통신 수신기에서 사용되는 검출 및/또는 이퀄라이저 구성은 적응성(adaptive)이 있어야한다. 즉, 이러한 검출 및 이퀄라이저의 구성은 이퀄라이저와 트랙 채널 가변들(variation)에서의 계수들을 변화시킬 수 있어야 한다.

계수를 변화시킬 수 있는 가장 널리 알려진 방법 중 하나는 [J.G. Proakis, Digital communications. 4th ed, New-York: McGraw-Hill, 2001]와 [S. Haykin, Adaptive filters theory. 4th ed., Prentice-Hall Inc., 2002]의 디지털 통신과 적응 필터에 관한 서적에 자세히 설명된 최소 평균 제곱(least mean square; LMS) 적응 구성이다. LMS 원리에 따르면 이퀄라이져 계수는 알고리즘의 매번 반복될 때마다 반복적으로 업데이트되어야 한다. 예를 들어 DFE의 피드백 필터 계수는 다음 수학식(1)에 나타난 LMS 알고리즘에 따라 반복적으로 업데이트될 수 있다.

여기서 b_i ^(k) 는 k 번째 반복에서 DFE의 i 번째 피드백 계수(518, 519, ..., 520)이며, L_b는 피드백 필터 계수의 수이고, d^_k 는 지연 라인(521, 522, ..., 523)에 저장된 피드백 필터의 결정 값이고, μ는 작은 스텝-사이즈 파라미터(양의 상수) 이고, e_k 는 에러 신호(508)로 DFE 출력(524)와 결정 값 d^_k (525) 와의 차이이다. 트레이닝 기간 동안, 전송된 데이터 시퀀스 d_k값은 알려지게 되고 이퀄라이져는 이 전송된 데이터 시퀀스 d_k를 상기의 수학식 (1)에 나타난 LMS 알고리즘에 따라 계수 b_i ^(k)를 업데이트 하는데 사용한다.

또한, 수학식 (1)을 구현한 LMS 적응 구성(adaptation scheme)을 이용하는 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)는 도 5에 도시된다. 즉, 도 5는 도 1의 슬라이서를 이용한 결정 피드백 이퀄라이저에 수학식 (1)을 구현한 LMS 적응 구성을 이용한 예를 나타낸 것이다.

트레이닝 기간이 끝나면, 출력 슬라이서(510)에서의 결정 값(d^_k)은 일반적으로 충분히 신뢰성이 있어서, 이 결정 값들은 트레이닝 기간이 끝난 후에 LMS 알고리즘(1)에 따라 이퀄라이져 계수를 업데이트 하는데 이용될 수 있다.

도 6은 종래의 피드백 필터 계수를 업데이트하는데 LMS 알고리즘과 Stop-and-Go 메커니즘을 이용한 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

블라인드 모드(blind mode) 즉 트레이닝 시퀀스가 없는 경우에도 수학식 (1)의 LMS 알고리즘을 사용하는 것이 가능하다. 'Stop-and-Go' LMS 알고리즘으로 알려진 이 알고리즘의 변형은 [G. Picchi and G. Prati. Blind Equalization and carrier recovery using a Stop-and-Go decision directed algorithm, IEEE Tr문. Commun., Vol. COM-35, No.9, Sept. 1987, pp. 877-887]의 논문에 자세히 설명되어 있다. 그리고 이러한 구성이 도 6에 도시되어 있다.

'Stop-and-Go' 알고리즘의 주 아이디어는 결정 값이 신뢰성이 없으면 적응을 디스에이블 시키고, 슬라이서 결정 값이 올바른 것 같을 때에만 이퀄라이져 계수를 업데이트하는 것이다. 신뢰할 수 없는 결정 값의 검출 및 인에이블/디스에이블 플래그(623)의 생성은 'Stop-and-Go' (SAG) 블록(618)에서 행해진다.

도 7은 종래의 피드백 필터 계수를 업데이트하는데 LMS 적응 알고리즘을 이용하는 트렐리스 디코더가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

수학식 (1)의 LMS 알고리즘과 이것의 'Stop-and-Go' 변형은 도 4에 도시된 DDFSE 구성과 같이 사용될 수도 있다. LMS 적응 알고리즘과 도 4의 DDFSE의 구성에 적용시킨 변형의 예가 도 7에 도시된다.

그러나, 시뮬레이션 및 실험적인 연구 결과 도 7에 도시된 바와 같은 LMS 적응 알고리즘과 이퀄라이져/디코더가 결합된 구성은 장기간의 불안정 문제를 가지고 있음을 알게 되었다. 이러한 구성의 불안정의 예가 도 8에 도시되었다.

도 8은 도 7에 도시된 피드백 필터 계수를 업데이트하는데 종래의 LMS 알고리즘을 이용하는 트렐리스 디코더가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저에 대한 반복횟수 대비 출력신호 대 잡음비를 나타낸 그래프이다.

도 8에 도시된 결과는 도 7의 이퀄라이저와 TCM 비터비 디코더의 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다. 이 경우, 채널은 세 개의 동등 진폭 경로를 갖고 전송 시스템은 도 2에 도시된 8 레벨 진폭 변조된 신호를 이용한다. 도 8에 도시된 이퀄라이저 정상 상태 반응은 이퀄라이저 계수나 오버플로우 결과의 해상도(resolution)에 달려 있는 게 아니라, TCM 결정 피드백 특성의 결과에만 달려있다.

도 8을 참조하면 이퀄라이저 동작에 대한 몇 가지 직관적인 설명이 다음과 같이 설명될 수 있다. 즉, 도 8을 참조하면, 처음 얼마 동안의 반복 횟수에서는 이퀄라이저의 동작은 출력 신호 대 잡음비에 있어서 매우 안정적으로 동작한다. 하지만, 그 다음 얼마 동안의 반복에서는 안정도가 매우 떨어지며 안정도의 변화가 반복 횟수의 진행에 따라 주기적으로 반복되는 것을 볼 수 있다.

즉, 도 7에 도시된 이퀄라이저에서 결정 값들(decisions)의 신뢰성이 없고 이퀄라이저는 결정 피드백 메커니즘에 의지될 수 없기 때문에, ISI 보상에서 이퀄라이저의 결정 피드백 부분의 수렴 영역의 기여도는 무의미하게 된다. 따라서, 이 영역에서 결정 값 에러는 이퀄라이저의 안정성에 중요한 영향을 주지 않고, 출력 신호 대 잡음비(SNR)는 매우 안정적이다.

그러나, 결정 값들(decisions)이 평균적으로 더욱 신뢰성이 높아지는 몇 번의 반복 회수의 시간이 지나면, 이퀄라이저는 이 결정 값에 의지하게 되고 ISI 보상에 대해 대부분 피드백 필터를 사용한다.

도 9a는 슬라이서와 TCM 디코더의 출력에서 부정확한 결정 값의 비율을 시간 함수로 표현한 그래프이다

TCM 결정 값 에러들은 한 가지 중요한 특성을 가지고 있다, 즉 TCM 결정 값 에러들은 서로 상관관계가 있으며 슬라이서 결정 값에서와 같이 시간상에서 랜덤하게 분포되어 있지 않고 에러 버스트(error burst)에서 그룹 지어지는 경향이 있는 특성을 가지고 있다.

이것은 TCM 디코더의 출력에서 하나의 에러가 발생하면, 시리즈의 에러 또는 에러 버스트를 일으키고, 어떤 시간 주기에서는 피드백 필터의 결정 값 에러의 수가 평소보다 훨씬 높다는 것을 의미한다. 즉, 도 9a는 이러한 특성을 개략적으로 도시한 그래프이다.

도 9a를 참조하면 결정 피드백 필터에서의 에러의 비율과 시간과의 관계를 나타낸 그래프가 도시되어 있다. 도 7에 도시된 TCM 피드백 구성을 사용하는 경우, 피드백 필터에서 에러가 되는 결정의 수는 전체적인 시간에서 볼 때 매우 적다. 하지만, 때때로 TCM 디코더는 에러 버스트를 일으키고, 에러가 되는 결정의 수는 엄청나게 증가한다.

도 9a를 참조하면, 도 5에 도시된 슬라이서를 이용하는 경우에는, 에러가 되는 결정의 비율은 20% 정도로 매우 안정적임을 알 수 있다. 한편으로는 에러가 되는 결정들의 이러한 20% 정도의 고 비율은 이퀄라이져 수행능력을 전체적으로 감소시킬 수 있지만, 다른 한편으로는 이러한 LMS 알고리즘이 피드백 메커니즘에 너무 많이 의존하지는 않기 때문에, 적응 구성을 안정화시킬 수 있다.

반대로, 도 7에 도시된 TCM 피드백 메커니즘을 이용하는 경우, 대부분의 시간에는 피드백 필터는 에러가 없고, LMS 알고리즘은 피드백 필터의 에러 프리(error free) 상태에 따라 이퀄라이저 계수를 업데이트시킨다. 이 경우, 이퀄라이저는 주로 피드백 ISI 보상에 의존하게 되고 결정 에러에 매우 민감하게 된다. 그 결과, TCM 디코더가 에러 버스트를 일으키고 이퀄라이저 수행능력은 도 8에 도시된 바와 같이 극단적으로 저하된다.

또한, 도 6에 도시된 'Stop-and-Go' 알고리즘을 이용하는 경우에는 문제가 더욱 심각해진다. 'Stop-and-Go' 알고리즘에 설계되는 적응 구성은 결정들이 신뢰할 수 없는 경우에는 적응을 디스에이블 시키기 때문이다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 트렐리스 디코더와 결합된 결정 피드백 이퀄라이저(DFE) 피드백 계수를 업데이트시키는 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 트렐리스 디코더의 출력에서 에러의 확대라는 부정적인 효과를 감소시키고, 종래의 적응 방법과 비교하여 트렐리스 디코더와 결합된 결정 피드백 이퀄라이져(DFE)의 좀더 부드럽고 좀 더 안정적인 정상 상태 동작을 제공하는 결정 피드백 이퀄라이저의 계수를 업데이트하는 방법을 제공하는 것이다.

상술한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 특징에 의하면, 디지털 신호를 수신하기 위한 결정 피드백 이퀄라이저는, TCM 디코더와 피드백 필터를 포함하고, 상기 피드백 필터는, 아래의 수학식

b_i ^(k+1) = α_ib_i ^(k) + μe_kd^ _k-i , (i=1, 2,......, L_b)

(여기서 α_i 는 i 번째 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값의 신뢰성을 나타내는. 신뢰도 상수(0<α_i<1), b_i ^(k) 는 상기 결정 피드백 이퀄라이저 동작 중 k 번째 반복에서 상기 결정 피드백 이퀄라이저의 i 번째 피드백 필터의 계수, L_b는 피드백 필터 계수의 전체 개수, d^_k 는 피드백 필터의 결정 값, μ는 작은 스텝-사이즈 파라미터(양의 상수), e_k 는 에러 신호) 의 알고리즘에 의해 상기 피드백 필터의 계수를 업데이트하는 상기 피드백 필터 계수의 개수에 대응되는 다수개의 피드백 필터 계수 업데이트 부를 포함한다.

바람직하게는, 본 발명에 따른 결정 피드백 이퀄라이저의 상기 피드백 필터 계수 업데이트 부는, 이퀄라이저 출력에서 에러 신호를 계산하는 제1 가산부, 상기 제1 가산부에서 출력된 에러 신호에 스텝 사이즈 파라미터 μ를 곱하는 제1 승산부, 상기 피드백 필터의 i 번째 계수에 대응되는 피드백 필터 지연 라인에 저장된 TCM 디코더 결정 값을 상기 제1 승산부에서 출력된 값과 승산하기 위한 제2 승산부, 0<α₁≤α₂≤....≤α_Lb≤1 이되는 고정 상수 값 α_i 로 상기 피드백 필터의 i 번째 계수에 곱하는 제3 승산부, 상기 제2 승산부의 출력과 상기 제3 승상부의 출력을 가산하여 상기 피드백 필터의 i 번째 계수를 업데이트하는 제2 가산부를 포함할 수 있다.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 다른 실시예로 상기 결정 피드백 이퀄라이저는, 아래의 수학식

α_i = (1 + μE [u_i ²])^-1 (i=1, 2,......, L_b)

(E[u_i ²] 는 i번째 뎁스(depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값 에러들의 편차) 를 만족시키는 신뢰도 상수들의 최적 세트를 산출하는 상수 선택 로직부를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는 상기 상수 선택 로직부는 상기 피드백 필터의 내부에 존재할 수 있다.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 또 다른 실시예로 상기 결정 피드백 이퀄라이저의 상기 상수 선택 로직부는, 상기 피드백 필터의 계수들의 절대값들을 제곱하는 상기 피드백 필터 계수의 개수에 대응되는 다수개의 절대값 제곱부, 상기 절대값 제곱부에서 산출된 값에 각각 대응되는 고정 가중 계수들을 곱하는 다수개의 제1 승산부, 상기 제1 승산부에서 출력된 다수개의 출력들을 하나로 가산하는 제1 가산부, 상기 제1 가산부의 출력들을 축적시키기 위한 축적부,

상기 축적부에서 축적된 값들과 다수개의 소정의 문턱 값을 비교하여 상기 비교 결과에 따라 상기 신뢰도 상수를 선택하는 비교 선택부를 포함할 수 있다.

바람직하게는 상기 고정 가중 계수들(w₁, w₂, ....., w_Lb)은 w₁≥w₂,≥ ..≥wLb(i 는 i 번째 피드백 필터 계수)의 관계가 성립된다.

더욱 바람직하게는 상기 결정 피드백 이퀄라이저는 적응 피드포워드 필터를 더 포함할 수 있다.

더욱 바람직하게는 상기 TCM 디코더는 비터비 디코더이다.

본 발명과 본 발명의 동작성의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 9b는 본 발명에 따른 적응 알고리즘을 이끌어내기 위한 도 9a의 그래프의 단순화된 모델이다.

결정 피드백 이퀄라이저의 메커니컬한 분석과 안정된 적응 알고리즘의 개발을 가능하게 하기 위해, TCM 결정 값 에러와 'Stop-and-Go' 적응 메커니즘의 단순화된 모델을 사용한다. 본 발명에 의한 적응은 항상 도 9b에 도시된 피드백 필터의 에러 프리(error free) 결정 값들을 이용하여 수행하지만, 도 8에 도시된 바와 같은 이따금씩 SNR이 나빠지는 경우를 제거하기 위해서, 결정 피드백 필터가 어떤 가지 에러 결정 값들(즉, 에러 버스트가 되는 동안의 결정들)로 구성되는 경우에도, 최소 MSE 와 함께 동작될 수 있어야 하는 안정적인 알고리즘을 제공하기 위한 것이다.

안정적인 적응 알고리즘의 개발은 상술한 모델과 적응 필터링에 관한 일반적인 이론, 즉 [S. Haykin, Adaptive filters theory. 4th ed., Prentice-Hall Inc., 2002]에서와 같은 이론에 기초할 수 있다. 이러한 이론들에 따라 최적 알고리즘이 다음 수학식 (2)의 코스트 함수(cost function)를 최소화해야 한다.

여기서 y_k는 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)의 가산기(707)의 출력 신호(713) 즉, 피드포워드 필터(721)의 출력 신호와 피드백 필터(722)의 출력 신호의 합이며, d_k 는 에러 프리(error free) 상태에서 전송된 심볼들이다. 몇 가지 수학적인 분석을 통해 수학식 (2)의 코스트 함수의 최소화는 아래의 수학식 (3)의 수정된 LMS 알고리즘으로 나타날 수 있다.

여기서 α_i 는 신뢰도 상수(0<α_i<1)이며, i 번째 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값의 신뢰성을 나타낸다. i값이 커질수록 TCM 디코더 출력에서의 결정 값들은 더욱 신뢰성이 있으며, α_i 최적값은 1에 더 가까워져야 한다. 한편, i 값이 작아 질수록, 결정 값들은 더욱 신뢰성이 없어지며, α_i 최적값은 더 작아져야 한다. 즉, 신뢰도 상수는 i값에 따라 0<α₁≤α₂≤...≤α_Lb≤1 의 관계가 성립된다. 이때, α_i 의 최적 값은 스텝-사이즈 파라미터 μ에 따라 달라진다. 수학적인 분석을 통해 α_i 값은 다음의 식과 같이 표현될 수 있다.

여기서 E[u_i ²] 는 i번째 뎁스(depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값 에러들의 편차이다. E[u_i ²] 값은 컴퓨터 실험에 의해 쉽게 구할 수 있다. 또한, 대략적인 이론적 계산으로도 구할 수 있다. 한 가지 예로, 전형적인 TCM 디코더와 3-경로 동등 진폭 채널 모델에 대한 대략적인 E[u_i ²] 값이 표 1에 나타나 있다.

Depth (i)	E[u_i ²]
0	0.17
1	0.16
2	0.13
3	0.11
4	0.09
5-9	0.08
≥10	0.05

도 10a는 본 발명에 따른 피드백 필터 계수들을 업데이트 방법을 이용하는 트렐리스 디코더 결합 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

즉, 도 10a는 수학식(3)의 적응 알고리즘을 사용하는 DFE와 결합된 적응 TCM 디코더의 구조를 도시하고 있다. 도 10a를 참조하면, TCM 디코더(1019)가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저는 피드포워드 필터(1021), 피드백 필터(1022), 가산기(1007) 및 TCM(비터비) 디코더(1019)를 포함한다. 도 10a의 결정 피드백 이퀄라이저에서 수학식 (3)에 나타난 본 발명에 따른 피드백 필터 계수들의 업데이트는 승산기(1010_1 내지 1010_5), 가산기(1011_1 내지 1011_5), 지연 라인(1012_1 내지 1012_5) 및 승산기(1009_1 내지 1009_5)의 수단을 통해 행해진다. 이때 지연 라인(1012_1 내지 1012_5)은 현재의 필터 계수 값 b_i ^(k+1)를 계산하기 위해 이전의 필터 계수 값 b_i ^(k)를 저장하는 수단이다.

피드백 필터(1022)는, 다수개의 피드팩 필터 셀들과 하나의 가산기로 구성되며, 구체적으로는, TCM 디코더에서 출력되는 소정 개수의 결정 값들 중 각각 대응되는 결정 값과 상기 제1 승산부의 출력 신호를 수신하는 1군의 셀들과 상기 TCM 디코더의 마지막 심볼 결정 값을 대응되는 수만큼 지연시켜 얻은 값과 상기 제1 승산부의 출력 신호를 수신하고 피드백 필터 계수를 업데이트 하기 위한 피드백 필터 계수 업데이트 부를 포함하는 2군의 셀들, 및 제1군의 셀과 제2군의 셀의 출력 값들을 합산하는 가산기(1008) 및 피드백 필터 계수들로부터 신뢰도 상수를 산출하는 선택 로직부(1023)를 포함한다.

상기 제1군의 셀들과 상기 제2군의 셀들 각각은 각각 상기 피드백 필터 계수 업데이트 부, 및 상기 결정 값과 상기 피드백 필터 계수를 곱하여 출력하는 계수 승산부(1013_i)를 각각 포함한다.

도 10a를 참조하면, b_i ^(k) (i=1, 2,......, L_b)는 결정 피드백 이퀄라이저(DFE) 동작 중 k 번째 반복에서 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)의 i 번째 피드백 필터의 계수(1014_i)이며, L_b는 피드백 필터 계수의 전체 개수이다. 또한, d^_k 는 피드백 필터의 결정 값들이고, μ는 작은 스텝-사이즈 파라미터(양의 상수) 이고, e_k 는 에러 신호로 DFE 출력(1015)과 결정 값 (d^_k)와의 차이이다.

도 10b는 도 10a 의 구성 중 i 번째 피드백 계수를 업데이트하는 부분 회로를 나타낸 도이다.

도 10b를 참조하면, 가산기(1016)를 통해 결정 피드백 이퀄라이저의 출력(1015)와 결정 값 d^_k 와의 차이로 인해 에러 신호 e_k가 생성되고, 에러 신호는 승산기(1017)를 통해 스텝-사이즈 파라미터 μ가 곱해진다. 그리고, 다시 승산기 (1010_i)를 통해 결정 값 d^_k 와 곱해져서 μe_kd^_k-i 값이 생성된다. 이 값에 신뢰도 상수 α_i 와 결정 피드백 이퀄라이저(DFE) 동작 중 k 번째 반복에서 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)의 i 번째 피드백 필터의 계수인 b_i ^(k) 가 승산기(1009_i)에서 곱해진다. 그리고, 결정 피드백 이퀄라이저(DFE)의 다음 k+1 번째 반복 연산에 대응하는 새로운 i 번째 피드백 필터 계수 b_i ^(k+1) 가 가산기 (1011_i)를 통해 지연라인(1012_i)의 출력과 승산기(1010_i)의 출력을 가산하여 생성된다.

따라서, 최종적으로 수학식 (3)의 피드백 필터 계수 업데이트 알고리즘이 달성될 수 있다.

상술한 바와 같이 α_i 는 신뢰도 상수(0<α_i<1)이며, i 번째 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값들의 신뢰 정도를 나타내며 도 10a 및 도 10b의 선택 로직부(1023)를 통해 산출된다.

신뢰도 상수들의 최적의 세트 (0<α₁≤α₂≤...≤α_Lb≤1)는 채널 프로필(profile)의 다중 경로에 따라 다르다. 예를 들어, 어떤 채널이 순방향 필터(1021)에 의해 효과적으로 보상받을 수 없을 정도의 몇 개의 매우 강한 고스트(ghost)들을 갖는 채널이라면, 이퀄라이저의 동작은 피드백 필터의 결정 값의 신뢰도에 매우 민감하게 될 것이다. 이러한 경우, 이퀄라이저의 불안정성을 막기 위해 더 작은 값이 상수 {α_i}에 할당되어야 한다. 다른 한편, 채널이 고립된 강한 고스트들을 갖지 않는다면, 이퀄라이저는 불안정성 문제를 드러내지 않기 때문에, {αi} 값이 너무 작게 설정되면 이퀄라이저 수행능력을 전체적으로 약간 떨어뜨릴 수 있다.

하지만, 일반적으로 이러한 수행능력 저하는 심각한 것이 아니며, 상수의 세트 (α_1,α_2,..., α_Lb)는 강한 고스트 채널들에서의 수행능력과 약한 고스트 채널들에서의 수행능력을 감안하여 선택될 수 있다. 따라서, 채널 통계에 따라 상수의 세트(α_1,α_2,..., α_Lb)를 적응적으로 선택하는 것이 좋은 해결방법이다.

도 10c는 신뢰도 상수들의 최적 세트를 선택하는데 이용되는 선택 로직부 구성의 일 실시예를 나타낸 도이다.

신뢰도 상수의 세트(α_1,α_2,..., α_Lb)를 선택하는 방법으로 부 최적(sub-optimal) 구성의 한 가지 실시예로 도 10c에 도시된 구성이 이용될 수 있다. 도 10c에 도시된 구성에 따르면, 먼저 피드백 필터 계수(b₁, b₂, ......, b_Lb)의 절대값의 제곱이 절대값 제곱부(1501, 1503,...1504)에서 계산된다. 또한, 제곱된 계수들의 절대값들(|b₁|², |b₂|²,,.....|b_Lb| ²,)은 가중치부(1505)에서 고정 가중 계수(w₁, w₂, ....., w_Lb)에 의해 각각 곱해지고, 여기서 산출된 값들은 가산부(1506)에서 합쳐진다. 이때 고정 가중 계수들(w₁, w₂, ....., w_Lb)은 w₁≥w₂,≥ ..≥w_Lb의 관계를 갖는다.

그런 다음, 노이즈 영향을 줄이기 위해 축적부(1507)에서 구한 값들을 축적시킨다. 축적시키는 시간은 일반적으로 충분히 길게 설정된다. 즉, 예를 들어 수백 개의 심볼들이 축적되도록 설정된다. 그런 다음 축적된 값들은 선택부(1508)에서 몇 개의 소정의 문턱 값과 비교되고, 적절한 신뢰성 상수의 세트(α_1,α_2,..., α_Lb)는 이 비교의 결과에 따라 선택된다.

도 11은 예시적인 인터리버를 갖는 TCM 인코더의 구성을 나타낸 도이다.

본 발명에 따른 적응 알고리즘은 다중 TCM 디코더와 인터리빙을 구비하는 시스템, 예를 들어 디지털 비디오 방송에 이용되는 8-VSB 트렐리스 코딩 시스템에도 적용될 수 있다. 일반적으로, 이러한 시스템에서는 동일한 TCM 인코더의 대응되는 수가 이용된다. 이러한 디코더들의 구조가 도11에 도시되어 있다.

도 11을 참조하면, 8-VSB 방송 시스템은 12 개의 병렬 TCM 디코더들을 이용하고, 1st, 13th, 25th... 의 심볼들은 제1 그룹으로, 2nd, 14th, 26th,....이 심볼들은 제2그룹으로, 3rd, 15th, 27th.....의 심볼들은 제3 그룹으로 하고, 이런 방식으로 전부 12개의 그룹들이 TCM 인코딩에 의해 코드 인터리빙이 이루어진다.

이러한 인터리빙 시스템과 같이 사용될 수 있는 결정 피드백 이퀄라이저(DFE 또는 DDFSE)와 결합된 적응 TCM 디코더의 한 실시예가 도 12에 도시된다.

도 12는 피드백 필터 계수를 업데이트하는데 본 발명에 따른 방법을 이용하는 트렐리스 디코더와 디 인터리버가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 구성의 일 실시예를 나타낸 도이다.

도 12에 도시된 본 발명의 다른 실시예에 따른 결정 피드백 이퀄라이저의 피드백 필터(1224)는 12개씩 그룹지어진 다수개의 셀과 상기 다수개의 셀로부터 출력된 값을 가산하는 가산기(1213) 및 신뢰도 상수를 산출하는 선택 로직부(1231)를 포함한다.

각각의 셀들은 TCM 디코더(1216)에서 출력된 결정 값을 순차적으로 지연한 값과 이퀄라이저의 에러 신호에 소정 스텝 사이즈 파라미터 μ를 곱한 값을 입력받는다. 그리고 각각의 셀들은 피드백 필터를 업데이트 하기 위한 연산부(1208 내지 1210)와 피드백 필터 계수와 입력된 결정 값을 곱하는 승산부(1211)를 포함한다.

피드백 필터 업데이트 부는 결정 값과 소정 파라미터가 곱해진 에러 신호를 곱하는 승산기(1208), 피드백 필터 계수(bi)와 신뢰도 상수(α_i)를 곱하는 승산부(1210), 승산부(1210)에서 출력된 값을 지연시키는 지연부(1207) 및 지연부(1207)에서 출력된 값과 승산부(1208)에서 출력된 값을 더해 새로운 피드백 필터 계수를 생성하는 가산부(1209)를 구비한다.

도 12를 참조하면, 도 12에 도시된 DFE 와 결합된 TCM 디코더의 적응 알고리즘 특성은 도 10에 도시된 구성의 특성과 거의 동일하다. 다른 점은, 처음 12개의 신뢰도 상수들(α_1,α_2,..., α₁₂) 모두는 표 1에서의 0^th 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응하는 동일한 값을 갖고, 다음 12개의 신뢰도 상수들(α_13,α_14,..., α₂₄) 모두는 1^st 트레이스백 뎁스에 대응되는 동일한 값을 가지며, 그 다음 12개 신뢰도 상수들(α_25,α_26,..., α₃₆) 모두는 2^nd 트레이스백 뎁스에 대응되는 동일한 값을 갖는다. 또한, 동일한 방식으로 12 그룹의 신뢰도 상수들이 각각 동일한 값들을 갖는다는 것이다. 다른 점 또 한가지는, 0^th 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 지연 라인들(1225, ....1226)에 입력되고, 1^st 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 지연 라인들(1227,....1228)에 입력되고, 이런 방식으로 입력되어, N^th 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 지연 라인들(1229,....1230)에 입력된다는 것이 다르다.

도 12에 도시된 TCM 디코더 및 디-인터리버 블록(de-interleaver block; 1216)은 도 13에 구체적으로 그 구조가 도시되어 있다.

즉, 도 13은 도 12의 디 인터리버를 갖는 TCM 디코더의 구체적인 구성을 나타낸 도이다.

도 14는 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 본 발명에 따른 알고리즘과 Stop-and-Go 메커니즘을 이용하는 트렐리스 디코더(1416)와 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

본 발명의 다른 바람직할 실시예는 적응 알고리즘이 블라인드 'Stop-and-Go' 모드에서 수행된다. 이러한 일 실시예가 도 14에 도시된다. 도 14를 참조하면, Stop-and-Go 플래그 계산부(1424)는 플래그 (1425)를 발생시킨다. 플래그(1425)는 TCM 디코더 결정 값이 신뢰성이 있을 정도로 충분하지 않다고 판단하면, 이퀄라이저 계수의 업데이트를 디스에이블 시키는 역할을 한다.

도 14에 도시된 본 발명의 다른 실시예에 따른 결정 피드백 이퀄라이저의 피드백 필터(1415)는 12개씩 그룹지어진 다수개의 셀과 상기 다수개의 셀로부터 출력된 값을 가산하는 가산기(1413) 및 신뢰도 상수를 산출하는 선택 로직부(1431)를 포함한다.

각각의 셀들은 TCM 디코더(1416)에서 출력된 결정 값을 순차적으로 지연한 값과 이퀄라이저의 에러 신호에 소정 스텝 사이즈 파라미터 μ를 곱한 값을 입력받는다. 그리고 각각의 셀들은 피드백 필터를 업데이트 하기 위한 연산부(1408 내지 1410)와 피드백 필터 계수와 입력된 결정 값을 곱하는 승산부(1411)를 포함한다.

피드백 필터 업데이트 부는 결정 값과 소정 파라미터가 곱해진 에러 신호를 곱하는 승산기(1408), 피드백 필터 계수(bi)와 신뢰도 상수(αi)를 곱하는 승산부(1410), 승산부(1410)에서 출력된 값을 지연시키는 지연부(1407) 및 지연부(1407)에서 출력된 값과 승산부(1408)에서 출력된 값을 더해 새로운 피드백 필터 계수를 생성하는 가산부(1409)를 구비한다.

도 14를 참조하면, 도 14에 도시된 DFE 와 결합된 TCM 디코더의 적응 알고리즘 특성은 도 12에 도시된 구성의 특성과 거의 동일하다. 즉, 처음 12개의 신뢰도 상수들(α_1,α_2,..., α₁₂) 모두는 표 1에서의 0^th 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응하는 동일한 값을 갖고, 다음 12개의 신뢰도 상수들(α_13,α_14,..., α ₂₄) 모두는 1^st 트레이스백 뎁스에 대응되는 동일한 값을 가지며, 그 다음 12개 신뢰도 상수들(α_25,α_26,..., α₃₆) 모두는 2^nd 트레이스백 뎁스에 대응되는 동일한 값을 갖는다. 또한, 동일한 방식으로 12 그룹의 신뢰도 상수들이 각각 동일한 값들을 갖는다. 또한, 0^th 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 지연 라인들(1225, ....1226)에 입력되고, 1^st 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 지연 라인들(1227,....1228)에 입력되고, 이런 방식으로 입력되어, N^th 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 지연 라인들(1229,....1230)에 입력된다.

또한, 도 14에 도시된 결정 피드백 이퀄라이저는 도 12에 도시된 결정 피드백 이퀄라이저에 SAG부(1426)를 더 포함한다. 이때, 도 14에 도시된 'Stop-and-Go'의 자세한 구성은 위에서 설명한 도 6에 도시된 'Stop-and-Go'의 구성과 동일하다.

SAG부는 상기 결정 값들을 입력받고, 신뢰할 수 없는 결정 값들을 검출하고 적응 알고리즘의 인에이블/디스에이블 신호를 생성하며, 상기 결정 값이 신뢰성이 없으면 적응 알고리즘을 디스에이블 시키고, 결정이 신뢰성이 있으면 피드백 필터계수들을 업데이트 시킨다. 한편, Sop-and-Go 적응 알고리즘의 자세한 설명은, [G. Picchi and G. Prati. Blind Equalization and carrier recovery using a Stop-and-Go decision directed algorithm, IEEE Tr문. Commun., Vol. COM-35, No.9, Sept. 1987, pp. 877-887]의 논문에 기술되어 있다.

마지막으로, 본 발명에 따른 적응 구성을 이용한 결과가 도 15에 도시된다.

도 15는 피드백 필터 계수를 업데이트하는데 종래의 LMS 알고리즘과 본 발명에 따른 방법을 이용하는 트렐리스 디코더와 결합된 결정 피드백 이퀄라이저에 대한 반복횟수 대비 출력신호 대 잡음비를 나타낸 그래프이다.

도 15에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 알고리즘을 이용하면 종래의 적응 구성을 이용하여 얻은 결과에 비교하여 이퀄라이저의 장기간 동작이 평균적으로 더욱 부드럽고 향상된 결과를 얻을 수 있다.

본 발명에 제안된 적응 알고리즘을 이용하여 다음의 예와 같은 많은 변형된 실시예들이 회로로 구성될 수 있다.

한 실시예로, 뎁스(depth) N에 대응되는 최종 TCM 디코더 결정 값은 에러 신호 e_k를 생성하고, 적응 알고리즘을 구동하는데 이용될 수 있다.

다른 실시예로, 도 12 또는 도14에 도시된 구성에서 인터리빙된 TCM 인코더의 개수는 어떤 수이어도 관계없다. 즉, TCM 인코더의 수는 8이나 16 등이 될 수 있다.

다른 실시예로, 승산기를 사용하는 것을 피하고 대신에 쉬프터나 가산기들을 이용하여 순수 하드웨어적인 구성으로 수학식(3)의 적응 알고리즘을 구현하여 계산상 효과적인 방법을 이용할 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

본 발명에 따른 트렐리스 디코더(TCM)와 결합된 결정 피드백 이퀄라이져(decision-feedback equalizer)의 피드백 필터 계수를 업데이트하는 방법은, TCM 결정 에러의 확대에 의해 생기는 이퀄라이저의 불안정성을 줄이고, 트렐리스 디코더(TCM)과 결합된 결정 피드백 이퀄라이져의 종합적인 수행능력을 향상시킨다. 또한, 이 방법은 HDTV 8-VSB 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다..

도 5는 종래의 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 LMS 알고리즘을 이용하는 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

도 6은 종래의 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 LMS 알고리즘과 Stop-and-Go 메커니즘을 이용한 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

도 7은 종래의 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 LMS 적응 알고리즘을 이용하는 트렐리스 디코더가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

도 8은 도 7에 도시된 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 종래의 LMS 알고리즘을 이용하는 트렐리스 디코더가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저에 대한 반복횟수 대비 출력신호 대 잡음비를 나타낸 그래프이다.

도 12는 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 본 발명에 따른 방법을 이용하는 트레리스 디코더와 디 인터리버가 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 구성의 일 실시예를 나타낸 도이다.

도 13은 도 12의 디 인터리버를 갖는 TCM 디코더의 구체적인 구성을 나타낸 도이다.

도 14는 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 본 발명에 따른 알고리즘과 Stop-and-Go 메커니즘을 이용하는 트렐리스 디코더와 결합된 결정 피드백 이퀄라이저의 구성을 나타낸 도이다.

도 15는 피드백 필터 계수를 업데이트하는 데 종래의 LMS 알고리즘과 본 발명에 따른 방법을 이용하는 트렐리스 디코더와 결합된 결정 피드백 이퀄라이저에 대한 반복횟수 대비 출력신호 대 잡음비를 나타낸 그래프이다.

Claims

디지털 신호를 수신하기 위한 결정 피드백 이퀄라이저에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는 TCM 디코더와 피드백 필터를 포함하고,

상기 피드백 필터는 소정의 제1값과 상기 TCM 디코더의 결정 값을 수신하여 상기 피드백 필터의 계수를 업데이트 하는 상기 피드백 필터 계수의 개수에 대응되는 다수개의 피드백 필터 계수 업데이트 부를 포함하며,

상기 피드백 필터 계수 업데이트 부는,

상기 피드백 필터의 i 번째 계수에 대응되는 피드백 필터 지연 라인에 저장된 TCM 디코더 결정 값을 상기 제1 값과 승산하기 위한 제1 승산부;

0<α₁≤α₂≤....≤α_Lb≤1 이되는 고정 상수 값 α_i 로 상기 피드백 필터의 i 번째 계수에 곱하는 제2 승산부;

상기 제1 승산부의 출력과 상기 제2 승상부의 출력을 가산하여 상기 피드백 필터의 i 번째 계수를 업데이트하는 제1 가산부를 포함하고, 상기 피드백 필터의 계수를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제1항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는

상기 TCM 결정 값에서 상기 이퀄라이저의 출력을 빼서 에러 신호를 계산하는 제2 가산부; 및

상기 제2 가산부에서 출력된 에러 신호에 스텝 사이즈 파라미터 μ를 곱하여 상기 제1 값을 출력하는 제3 승산부를 더 포함는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제2항에 있어서, 상기 피드백 필터는,

상기 TCM 디코더에서 출력되는 소정 개수의 결정 값들 중 각각 대응되는 결정 값과 상기 제1 승산부의 출력 신호를 수신하는 1군의 셀들;,

상기 TCM 디코더의 마지막 심볼 결정 값을 대응되는 수만큼 지연시켜 얻은 값과 상기 제1 승산부의 출력 신호를 수신하고 피드백 필터 계수를 업데이트 하기 위한 피드백 필터 계수 업데이트 부를 포함하는 2군의 셀: 및

상기 제1군의 셀과 상기 제2군의 셀의 출력 값들을 합산하는 가산기를 포함하며

상기 제1군의 셀들과 상기 제2군의 셀들 각각은 각각 상기 피드백 필터 계수 업데이트 부, 및 상기 결정 값과 상기 피드백 필터 계수를 곱하여 출력하는 계수 승산부를 각각 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제3항에 있어서,

상기 피드백 필터 계수 업데이트 부는, 아래의 수학식

b_i ^(k+1) = α_ib_i ^(k) + μe_k d^ _k-i, (i=1, 2,......, L_b)

(여기서 α_i 는 i 번째 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값의 신뢰성을 나타내는. 신뢰도 상수(0<α_i<1), b_i ^(k) 는 상기 결정 피드백 이퀄라이저 동작 중 k 번째 반복에서 상기 결정 피드백 이퀄라이저의 i 번째 피드백 필터의 계수, L_b는 피드백 필터 계수의 전체 개수, d^_k 는 피드백 필터의 결정 값, μ는 작은 스텝-사이즈 파라미터(양의 상수), e_k 는 에러 신호)

의 알고리즘에 의해 상기 피드백 필터의 계수를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제3항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는, 신뢰도 상수들의 최적 세트를 산출하는 상수 선택 로직부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제5항에 있어서,

상기 상수 선택 로직부는 상기 피드백 필터의 내부에 존재하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제5항 또는 제6항에 있어서,

상기 상수 선택 로직부는,

상기 피드백 필터의 계수들의 절대값들을 제곱하는 상기 피드백 필터 계수의 개수에 대응되는 다수개의 절대값 제곱부;

상기 절대값 제곱부에서 산출된 값에 각각 대응되는 고정 가중 계수들을 곱하는 다수개의 제1 승산부;

상기 제1 승산부에서 출력된 다수개의 출력들을 하나로 가산하는 제1 가산부;

상기 제1 가산부의 출력들을 축적시키기 위한 축적부;

상기 축적부에서 축적된 값들과 다수개의 소정의 문턱 값을 비교하여 상기 비교 결과에 따라 상기 신뢰도 상수의 세트를 선택하는 비교 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제7항에 있어서,

상기 고정 가중 계수들(w₁, w₂, ....., w_Lb)은

w₁≥w₂,≥ ..≥w_Lb(i 는 i 번째 피드백 필터 계수)의 관계가 성립되는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제3항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는 적응 피드포워드 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제3항에 있어서,

상기 TCM 디코더는 비터비 디코더인 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제2항에 있어서,

상기 TCM 디코더는, N+1 개의 트레이스백 뎁스(traceback depth)를 갖고,

상기 피드백 필터는 다수개의 셀들과 상기 셀들의 출력 값들을 합산하는 가산기를 포함하고,

상기 피드백 필터의 상기 소정 상수(a_i) 중 처음 12개의 고정 상수들(α_1,α_2,..., α₁₂) 모두는 0^th 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응하는 동일한 소정의 제1값을 가지며, 다음 12개의 고정 상수들(α_13,α_14,..., α₂₄) 모두는 1^st 트레이스백 뎁스에 대응되는 동일한 소정의 제2값을 가지며, 그 다음 12개 고정 상수들(α_25,α_26,..., α₃₆) 모두는 2^nd 트레이스백 뎁스에 대응되는 동일한 소정의 제3값을 가지며, 동일한 방식으로 12개의 고정 상수들을 갖는 N+1 개 그룹의 계수들이 각각 N+1 개의 동일한 소정의 값들을 갖고,

상기 0^th 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 제1 지연 라인 그룹에 입력되고, 상기 1^st 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 제2 지연 라인 그룹에 입력되고, 상기 2^nd 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 제3 지연 라인 그룹에 입력되고, 동일한 방식으로, N^th 트레이스백 뎁스에 대응되는 결정 값들은 제 N+1 지연 라인 그룹에 입력되며,

상기 셀들 각각은 각각 상기 피드백 필터 계수 업데이트 부, 및 상기 결정 값과 상기 피드백 필터 계수를 곱하여 출력하는 계수 승산부를 각각 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제11항에 있어서,

상기 피드백 필터 계수 업데이트 부는, 아래의 수학식

b_i ^(k+1) = α_ib_i ^(k) + μe_kd^ _k-i , (i=1, 2,......, L_b)

(여기서 α_i 는 i 번째 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값의 신뢰성을 나타내는. 신뢰도 상수(0<α_i<1), b_i ^(k) 는 상기 결정 피드백 이퀄라이저 동작 중 k 번째 반복에서 상기 결정 피드백 이퀄라이저의 i 번째 피드백 필터의 계수, L_b는 피드백 필터 계수의 전체 개수, d^_k 는 피드백 필터의 결정 값, μ는 작은 스텝-사이즈 파라미터(양의 상수), e_k 는 에러 신호)

의 알고리즘에 의해 상기 피드백 필터의 계수를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제11항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는, 신뢰도 상수들의 최적 세트를 산출하는 상수 선택 로직부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제13항에 있어서,

상기 상수 선택 로직부는 상기 피드백 필터의 내부에 존재하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제13항 또는 제14항에 있어서,

상기 상수 선택 로직부는,

상기 피드백 필터의 계수들의 절대값들을 제곱하는 상기 피드백 필터 계수의 개수에 대응되는 다수개의 절대값 제곱부;

상기 절대값 제곱부에서 산출된 값에 각각 대응되는 고정 가중 계수들을 곱하는 다수개의 제1 승산부;

상기 제1 승산부에서 출력된 다수개의 출력들을 하나로 가산하는 제1 가산부;

상기 제1 가산부의 출력들을 축적시키기 위한 축적부;

상기 축적부에서 축적된 값들과 다수개의 소정의 문턱 값을 비교하여 상기 비교 결과에 따라 상기 신뢰도 상수의 세트를 선택하는 비교 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제15항에 있어서,

상기 고정 가중 계수들(w₁, w₂, ....., w_Lb)은

w₁≥w₂,≥ ..≥w_Lb(i 는 i 번째 피드백 필터 계수)의 관계가 성립되는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제11항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는 적응 피드포워드 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제11항에 있어서,

상기 TCM 디코더는 비터비 디코더인 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제11항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는 SAG(Stop-and-Go)부를 더 포함하고,

상기 SAG부는 상기 결정 값들을 입력받고, 신뢰할 수 없는 결정 값을 검출하고 상기 적응 알고리즘의 인에이블/디스에이블 신호를 생성하여, 상기 결정 값이 신뢰성이 없으면 적응 알고리즘을 디스에이블 시키고, 결정 값이 신뢰성이 있으면 상기 피드백 필터의 계수들을 업데이트 시키는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제19항에 있어서,

상기 피드백 필터 계수 업데이트 부는, 아래의 수학식

b_i ^(k+1) = α_ib_i ^(k) + μe_kd^ _k-i , (i=1, 2,......, L_b)

(여기서 α_i 는 i 번째 트레이스백 뎁스(traceback depth)에 대응되는 TCM 심볼 결정 값의 신뢰성을 나타내는. 신뢰도 상수(0<α_i<1), b_i ^(k) 는 상기 결정 피드백 이퀄라이저 동작 중 k 번째 반복에서 상기 결정 피드백 이퀄라이저의 i 번째 피드백 필터의 계수, L_b는 피드백 필터 계수의 전체 개수, d^_k 는 피드백 필터의 결정 값, μ는 작은 스텝-사이즈 파라미터(양의 상수), e_k 는 에러 신호)

의 알고리즘에 의해 상기 피드백 필터의 계수를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제19항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는, 신뢰도 상수들의 최적 세트를 산출하는 상수 선택 로직부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제21항에 있어서,

상기 상수 선택 로직부는 상기 피드백 필터의 내부에 존재하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제21항 또는 제22항에 있어서,

상기 상수 선택 로직부는,

상기 피드백 필터의 계수들의 절대값들을 제곱하는 상기 피드백 필터 계수의 개수에 대응되는 다수개의 절대값 제곱부;

상기 절대값 제곱부에서 산출된 값에 각각 대응되는 고정 가중 계수들을 곱하는 다수개의 제1 승산부;

상기 제1 승산부에서 출력된 다수개의 출력들을 하나로 가산하는 제1 가산부;

상기 제1 가산부의 출력들을 축적시키기 위한 축적부;

상기 축적부에서 축적된 값들과 다수개의 소정의 문턱 값을 비교하여 상기 비교 결과에 따라 상기 신뢰도 상수의 세트를 선택하는 비교 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제23항에 있어서,

상기 고정 가중 계수들(w₁, w₂, ....., w_Lb)은

w₁≥w₂,≥ ..≥w_Lb(i 는 i 번째 피드백 필터 계수)의 관계가 성립되는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제19항에 있어서,

상기 결정 피드백 이퀄라이저는 적응 피드포워드 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
제19항에 있어서,

상기 TCM 디코더는 비터비 디코더인 것을 특징으로 하는 결정 피드백 이퀄라이저.
트렐리스 코딩된 심볼들을 디코딩하기 위해 사용되는 TCM 디코더와 결합된 결정-피드백 이퀄라이저의 피드백 필터 계수를 업데이트하는 방법에 있어서,

이퀄라이저 출력 에러 신호 e_k를 계산하는 제1단계;

상기 출력 에러 신호 e_k에 스텝 사이즈 파라미터 μ를 곱하는 제2단계;

i번째 필터 계수에 대응되는 피드백 필터 지연 라인에 저장된 지연된 TCM 디코더 결정 값 d_k-i를 상기 제2단계의 산출값 μe_k에 곱하여 제1 부분 값 μe _kd_k-i를 얻는 제3단계;

0<α₁≤α₂≤....≤α_Lb≤1 이되는 신뢰도 상수 값 α_i 로 피드백 계수 값 b_i ^(k)에 곱하여 제2 부분 값 α_ib_i ^(k)를 얻는 제4단계; 및

상기 제1 부분 값 및 상기 제2 부분 값을 더하여 i 번째 계수 b_i ^(k+1)의 업데이트 된 값을 계산하는 제5단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제27항에 있어서,

상기 방법은 결정 피드백 이퀄라이저의 피드백 필터의 모든 계수들(b_i, i=1,2,...,L_b)에 대해 상기 단계들을 반복하는 제6단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제27항에 있어서,

상기 제4단계에서 상기 신뢰도 상수{α₁, α₂,.., α_Lb}의 최적 세트는,

상기 피드백 필터의 계수들의 절대값들을 각각 제곱하는 제7단계;

상기 절대 제곱값들에 각각 대응되는 고정 가중 계수들을 곱하는 제8단계;

상기 고정 가중 계수들을 곱한 값들을 하나로 가산하는 제9단계;

상기 가산된 값들을 축적시키는 제10단계;

상기 축적된 값들과 다수개의 소정의 문턱 값을 비교하여 상기 비교 결과에 따라 상기 신뢰도 상수를 선택하는 제11단계를 통해 구해지는 것을 특징으로 하는 방법.
제29항에 있어서,

상기 제8단계에 있어서, 상기 고정 가중 계수들(w_1,w₂, .. w_Lb)은 w ₁≥w₂,≥ ..≥w_Lb(i 는 i 번째 피드백 필터 계수)의 관계가 성립되는 것을 특징으로 하는 방법.