KR20120070084A - 채널 추정치를 이용한 ｌｍｓ훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20120070084A KR1020100131496A KR20100131496A KR20120070084A KR 20120070084 A KR20120070084 A KR 20120070084A KR 1020100131496 A KR1020100131496 A KR 1020100131496A KR 20100131496 A KR20100131496 A KR 20100131496A KR 20120070084 A KR20120070084 A KR 20120070084A
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Abstract

본 발명은 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 기존의 훈련열을 기반으로 등화기의 필터 계수를 찾아가는 시도와 달리, 채널 추정치 정보를 가지고, 반복을 통해 등화기의 필터 계수를 찾아내는 방식이 특징이다. 또한 기존의 결정 궤환 등화기의 전방 필터와 같이 linear equalizer형태를 취하는 것이 아닌 phase equalizer 기능 및 수신 채널을 minimum-phase로 만드는 역할을 취한다.

Description

채널 추정치를 이용한 ＬＭＳ훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치 및 방법{Decision feedback equalization device and method that is based on LMS training that use channel estimation}
본 발명은 디지털 통신시스템의 등화(equalization) 기술로 분류될 수 있는 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치 및 방법에 관한 것이다.
유선 및 무선통신의 환경은 주로 AWGN과 Inter Symbol Interference(ISI) 에 의한 간섭에 의한 크게 2가지의 장애에 의해 통신성능의 저하를 야기 시킨다. 이러한 문제는 고전적인 문제이어서 오늘날까지 많은 해법들이 제공 되어 있다. 특히 최근에는 orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) 과 같은 기법으로 ISI에 의한 장애 요소를 완벽히 제거하는 기법이 응용되고 있다. OFDM이 등장하기 전에는 주로 선형 등화기(linear equalizer)를 사용해 왔다. 선형 등화기는 유/무선 채널에 의한 신호왜곡을 보상하는 장치로서 널리 응용되어왔다. 채널의 주파수 응답을 추정해 그 주파수 selectivity를 flat하게 만드는게 선형 등화기의 역할인데, 선형등화기가 주파수를 flat 하게 만드는 과정에서 신호왜곡을 원상태로 복원시켜주기도 하지만, 수신단의 AWGN가 증가하는 단점도 존재한다. 이러한 linear equalizer의 단점을 보완하고 성능을 향상하기 위해 decision feedback equalizer(DFE) 이 제안되었고 응용 되어 왔다. DFE는 주로 전발 필터(feed-forward filter)와 후방 필터(feed-back filte)r가 쌍(pair)으로 존재한다. Linear equalizer와 DFE의 필터 계수를 알기 위해 classical한 방법으로는 channel impulse response estimation(채널 응답 추정치) 을 가지고 matrix를 통해 직접 계수를 찾는 방법이 있다. 하지만 matrix를 통해 찾는 방법은 계산적으로 매우 복잡하기 때문에 구현에 거의 용용되지 않는다.
본 발명의 실시예는 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예는 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 따른 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치는, 채널 추정치를 획득하는 채널 추정부와, 상기 채널 추정치를 이용한 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정하는 LMS 훈련부 및 상기 LMS 훈련부를 통해 추정한 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 적용한 결정 궤환 등화부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 방법은, 채널 추정치를 획득하는 단계와, 상기 채널 추정치를 이용한 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정하는 단계 및 추정한 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 적용해서 수신신호를 결정 궤환 등화하는 단계를 포함한다.
본 발명은, 유/무선 채널을 통과한 왜곡된 신호의 inter-symbol interference(ISI)를 제거하고 보상하여 통신 성능을 향상 시켜준다. 또한 LMS 훈련 알고리즘을 이용하여 구현상 복잡도를 간단히 할 수 있으면서, 채널 추정치를 이용하기 때문에 비교적 정확히 등화를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치의 구성을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련 시의 오차 계산부의 세부 구성을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 결정 궤환 등화부의 구성을 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 결정 궤환 등화 장치에서 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 과정을 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 전방 필터와 채널 추정치를 시간영역에서 컨볼루션 했을 때의 예를 도시한 도면 및,
도 6은 도 5의 결과를 주파수 상에서 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명은 기존의 훈련열을 기반으로 등화기의 필터 계수를 찾아가는 시도와 달리, 채널 추정치 정보를 가지고, 반복을 통해 등화기의 필터 계수를 찾아내는 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 결정 궤환 등화 장치(100)는 채널 추정부(110), LMS 훈련부(120) 및 결정 궤환 등화부(130)를 포함한다.
채널 추정부(110)는 채널 추정치를 획득한다.
LMS 훈련부(120)는 채널 추정치를 이용한 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정한다.
보다 상세히 설명하면, LMS 훈련부(120)는 전방 필터와 후방 필터를 통과한 신호간의 오차를 계산하는 오차 계산부(122)와, 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정하는 계수 추정부(124)를 포함하고, 오차 계산부(122)와 계수 추정부(124)의 동작을 반복해서 보다 정확한 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정한다.
오차 계산부(122)의 세부 구성은 아래 도 2와 같이 구성 할 수있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련 시의 오차 계산부의 세부 구성을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 오차 계산부(122)는 전방 필터(210), 제1 지연부(220), 제2 지연부(230), 후방 필터(240), 제1 뺄셈부(250) 및 제2 뺄셈부(260)를 포함한다.
전방 필터(210)는 채널 추정치를 필터링해서 출력한다. 제1 지연부(220)는 벡터화된 델타 함수값을 기설정한 N개의 심볼만큼 지연시켜 출력한다. 제2 지연부(230)는 제1 지연부(220)의 출력을 1개의 심볼만큼 지연시켜 출력한다.
후방 필터(240)는 제2 지연부(230)의 출력을 필터링해서 출력한다. 제1 뺄셈부(250)는 전방 필터(210)의 출력값에서 후방 필터(240)의 출력값을 차감한 값을 출력한다. 제2 뺄셈부(260)는 제1 뺄셈부(250)의 출력값에서 제1 지연부(220)의 출력값을 차감한 값을 오차로 출력한다.
도 2의 오차 계산부(122)은 아래 <수학식 1>과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서, ek는 전방 필터와 후방 필터를 통과한 후의 신호간의 오차를 나타내고, k 는 샘플링(sampling)된 입력신호가 처리되는 시간이고,
Figure pat00002
는 시간 k일 때 전방 필터를 나타내고,
Figure pat00003
는 시간 k 일때 후방 필터를 나타내고,
Figure pat00004
는 시간 k일 때 벡터로 표현한 채널 추정치 이다. 예를 들어, feed-forward filter의 길이가 8이고 채널 응답 추정치가
Figure pat00005
인 경우,
Figure pat00006
는
Figure pat00007
와 같이 되고
Figure pat00008
는
Figure pat00009
와 같이 된다.
Figure pat00010
는 허미션(hermitian)을 나타내고,
Figure pat00011
는 벡터화된 델타(delta) 함수를 나타낸다. 즉,
Figure pat00012
는 k=D 일 때 1의 값을 가지고 그 외의 시간 k 일 때는 모두 0의 값을 가진다. 그리고
Figure pat00013
는 벡터화된 델타함수 이다. 예를 들어 D=8이면
Figure pat00014
는 길이 16짜리 후방 필터를 대상으로 적용을 한다고 했을 때,
Figure pat00015
와 같이 표현될 수 있다.
계수 추정부(124)는 아래 <수학식 2>를 통해서 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정한다.
[수학식 2]
Figure pat00016
여기서, ek는 전방 필터와 후방 필터를 통과한 후의 신호간의 오차를 나타내고, k 는 샘플링(sampling)된 입력신호가 처리되는 시간이고,
Figure pat00017
는 시간 k일 때 전방 필터를 나타내고,
Figure pat00018
는 시간 k 일때 후방 필터를 나타내고,
Figure pat00019
는 시간 k일 때 벡터로 표현한 채널 추정치이고,
Figure pat00020
는 전방 필터의 스템 사이즈를 나타내고,
Figure pat00021
는 후방 필터의 스텝 사이즈를 나타내고,
Figure pat00022
는 벡터화된 델타(delta) 함수를 나타내고,
Figure pat00023
는 n+1개의 샘플만큼 지연된
Figure pat00024
를 나타낸다.
위의 <수학식 1>과 <수학식 2>를 몇번의 반복을 수행하며, 많이 하면 많이 할 수록 좀 더 이론적으로 정확한 전방 필터 계수와 후방 필터 계수에 근접하게 된다. 다음 <수학식 3>은 반복을 수행하기 위해 종합한 결과이다.
[수학식 3]
Figure pat00025
여기서, ek는 전방 필터와 후방 필터를 통과한 후의 신호간의 오차를 나타내고, k 는 샘플링(sampling)된 입력신호가 처리되는 시간이고,
Figure pat00026
는 시간 k일 때 전방 필터를 나타내고,
Figure pat00027
는 시간 k 일때 후방 필터를 나타내고,
Figure pat00028
는 시간 k일 때 벡터로 표현한 채널 추정치 이고,
Figure pat00029
는 허미션(hermitian)을 나타내고,
Figure pat00030
는 벡터화된 델타(delta) 함수를 나타내고,
Figure pat00031
는 전방 필터의 스템 사이즈를 나타내고,
Figure pat00032
는 후방 필터의 스텝 사이즈를 나타내고, N은 후방 필터의 길이이고, M은 실험에 의해 구해진 값이고,
Figure pat00033
는 n+1개의 샘플만큼 지연된
Figure pat00034
를 나타낸다.
<수학식 3>에서 N은 후방 필터의 길이만큼으로 정해주고, M은 실험적으로 찾는 적절한 minimum 값이다. 즉, 예를 들어 ek 의 오차 평균치가 일정 기준을 만족할 만큼만 M 값을 정하면 된다.
결정 궤환 등화부(130)는 LMS 훈련부(120)를 통해 추정한 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 적용하여 수신신호를 등화한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 결정 궤환 등화부의 구성을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면 결정 궤환 등화부(130)는 전방 필터(310), 후방필터(320), 덧셈기(330), 판정기(340)를 포함한다.
전방 필터(310)는 전송 채널로부터 수신된 수신신호(rk)를 필터링하여 출력한다. 이때, 전방 필터(310)는 LMS 훈련부(120)를 통해 추정한 전방 필터 계수로 텝 계수가 설정된다.
후방필터(320)는 이미 결정된 신호를 이용하여 현존하는 신호간의 간섭을 제거해서 출력한다. 이때, 후방필터(320)는 LMS 훈련부(120)를 통해 추정한 후방 필터 계수로 텝 계수가 설정된다.
덧셈기(330)는 전방 필터(310)의 출력값과 후방 필터(320)의 출력값을 더해서 판정기(340)로 출력한다.
판정기(340)는 덧셈기(330)를 통해 출력된 파형을 실수축과 호수축으로 구별하여 판정한 후 판정된 신호를 다시 후방 필터(320)에 공급한다.
결정 궤환 등화부(130)의 수신신호(rk)는 유/무선 frequency selective채널을 통과하고 AWGN을 포함한 신호가 된다. 결정 궤환 등화부(130)의 출력에 곧바로 복조를 하면 binary signal을 얻게 된다.
이하, 상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 방법을 아래에서 도면을 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 결정 궤환 등화 장치에서 채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 결정 궤환 등화 장치(100)는 410단계에서 채널 추정치를 획득한다. 그리고, 결정 궤환 등화 장치(100)는 420단계에서 채널 추정치를 이용한 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정한다. 그리고, 결정 궤환 등화 장치(100)는 430단계에서 추정한 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 적용해서 수신신호를 결정 궤환 등화한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 전방 필터와 채널 추정치를 시간영역에서 컨볼루션 했을 때의 예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면 실선은 baseband complex 신호의 실수 값이고 점선은 허수 값 입니다.　　그리고 그 결과는 거의 minimum-phase가 된다.
도 6은 도 5의 결과를 주파수 상에서 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 실선은 채널 주파수 응답이며, 점선은 전방 필터를 통과한 신호의 주파수 응답이다. 전방 필터를 거친 h의 채널 추정치는 원래의 h와 거의 유사한 결과가 나온다는 것을 도 6을 통해 확인할 수 있다.
즉, 채널 주파수 응답과 전방 필터를 통과한 신호의 주파수 응답은 주파수상에 공통적인 이득을 제외하곤 주파수 특성이 거의 같다.　 따라서 특정 주파수 영역에서의 잡음 증폭(noise boosting)이 일어나지 않게 되며, 성능향상을 기대할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (10)

  1. 채널 추정치를 획득하는 채널 추정부;
    상기 채널 추정치를 이용한 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정하는 LMS 훈련부; 및
    상기 LMS 훈련부를 통해 추정한 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 적용한 결정 궤환 등화부를 포함하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 LMS 훈련부는,
    다음 <수학식 4>을 이용해서 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 추정함을 특징으로 하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치.
    [수학식 4]
    Figure pat00035

    여기서, ek는 전방 필터와 후방 필터를 통과한 후의 신호간의 오차를 나타내고, k 는 샘플링(sampling)된 입력신호가 처리되는 시간이고,
    Figure pat00036
    는 시간 k일 때 전방 필터를 나타내고,
    Figure pat00037
    는 시간 k 일때 후방 필터를 나타내고,
    Figure pat00038
    는 시간 k일 때 벡터로 표현한 채널 추정치 이고,
    Figure pat00039
    는 허미션(hermitian)을 나타내고,
    Figure pat00040
    는 벡터화된 델타(delta) 함수를 나타내고,
    Figure pat00041
    는 전방 필터의 스템 사이즈를 나타내고,
    Figure pat00042
    는 후방 필터의 스텝 사이즈를 나타내고, N은 후방 필터의 길이이고, M은 실험에 의해 구해진 값이고,
    Figure pat00043
    는 n+1개의 샘플만큼 지연된
    Figure pat00044
    를 나타낸다.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 LMS 훈련부는,
    훈련의 반복 횟수에 따라 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수의 정확도가 더 높아짐을 특징으로 하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 LMS 훈련부는,
    전방 필터와 후방 필터를 통과한 신호간의 오차를 계산하는 오차 계산부;
    상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 추정하는 계수 추정부를 포함하고,
    상기 오차 계산부와 상기 계수 추정부의 동작을 반복해서 보다 정확한 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 오차 계산부는,
    다음 <수학식 5>을 통해 상기 오차를 계산함을 특징으로하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치.
    [수학식 5]
    Figure pat00045

    여기서, ek는 전방 필터와 후방 필터를 통과한 후의 신호간의 오차를 나타내고, k 는 샘플링(sampling)된 입력신호가 처리되는 시간이고,
    Figure pat00046
    는 시간 k일 때 전방 필터를 나타내고,
    Figure pat00047
    는 시간 k 일때 후방 필터를 나타내고,
    Figure pat00048
    는 시간 k일 때 벡터로 표현한 채널 추정치 이고,
    Figure pat00049
    는 허미션(hermitian)을 나타내고,
    Figure pat00050
    는 벡터화된 델타(delta) 함수를 나타낸다.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 오차 계산부는,
    상기 채널 추정치를 필터링해서 출력하는 전방 필터;
    벡터화된 델타 함수값을 기설정한 N개의 심볼만큼 지연시켜 출력하는 제1 지연부;
    상기 제1 지연부의 출력을 1개의 심볼만큼 지연시켜 출력하는 제2 지연부;
    상기 제2 지연부의 출력을 필터링해서 출력하는 후방 필터;
    상기 전방 필터의 출력값에서 상기 후방 필터의 출력값을 차감한 값을 출력하는 제1 뺄셈부; 및
    상기 제1 뺄셈부의 출력값에서 상기 제1 지연부의 출력값을 차감한 값을 상기 오차로 출력하는 제2 뺄셈부를 포함함을 특징으로 하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 장치.
  7. 채널 추정치를 획득하는 단계;
    상기 채널 추정치를 이용한 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정하는 단계: 및
    상기 계수 추정부를 통해 추정한 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 적용한 결정 궤환 등화하는 단계를 포함하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 LMS 훈련은,
    다음 <수학식 6>을 이용해서 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 추정함을 특징으로 하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 방법.
    [수학식 6]
    Figure pat00051

    여기서, ek는 전방 필터와 후방 필터를 통과한 후의 신호간의 오차를 나타내고, k 는 샘플링(sampling)된 입력신호가 처리되는 시간이고,
    Figure pat00052
    는 시간 k일 때 전방 필터를 나타내고,
    Figure pat00053
    는 시간 k 일때 후방 필터를 나타내고,
    Figure pat00054
    는 시간 k일 때 벡터로 표현한 채널 추정치 이고,
    Figure pat00055
    는 허미션(hermitian)을 나타내고,
    Figure pat00056
    는 벡터화된 델타(delta) 함수를 나타내고,
    Figure pat00057
    는 전방 필터의 스템 사이즈를 나타내고,
    Figure pat00058
    는 후방 필터의 스텝 사이즈를 나타내고, N은 후방 필터의 길이이고, M은 실험에 의해 구해진 값이고,
    Figure pat00059
    는 n+1개의 샘플만큼 지연된
    Figure pat00060
    를 나타낸다.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 LMS(Least Mean Square) 훈련을 기반으로 상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 추정하는 단계는,
    전방 필터와 후방 필터를 통과한 신호간의 오차를 계산하는 오차 계산 단계; 및
    상기 전방 필터 계수와 상기 후방 필터 계수를 추정하는 계수 추정 단계를 더 포함하고,
    상기 오차 계산 단계와 상기 계수 추정 단계를 반복해서 보다 정확한 전방 필터 계수와 후방 필터 계수를 추정함을 특징으로 하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 오차 계산 단계는,
    상기 채널 추정치를 필터링해서 출력하는 전방 필터링 단계;
    벡터화된 델타 함수값을 기설정한 N개의 심볼만큼 지연시켜 출력하는 제1 지연 단계;
    상기 제1 지연 단계의 출력을 1개의 심볼만큼 지연시켜 출력하는 제2 지연 단계;
    상기 제2 지연 단계의 출력을 필터링해서 출력하는 후방 필터링 단계;
    상기 전방 필터링 단계의 출력값에서 상기 후방 필터링 단계의 출력값을 차감한 값을 출력하는 제1 뺄셈 단계; 및
    상기 제1 뺄셈 단계의 출력값에서 상기 제1 지연 단계의 출력값을 차감한 값을 상기 오차로 출력하는 제2 뺄셈 단계를 포함함을 특징으로 하는
    채널 추정치를 이용한 LMS 훈련을 기반으로 하는 결정 궤환 등화 방법.
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