비-가우시안 잡음하의 통신을 위한 바이어스된 오차 분포의 유클리드 거리

Abstract

비-가우시안 잡음 환경의 적응 시스템을 위해, 평행 이동한 오차 분포와 오차 0에 위치한 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 새로운 성능기준으로 제안하였다. 또한, 이 성능 기준에 근거하여 적응 알고리듬을 개발하였고, 얕은 바다에서 구한 수중 통신 다경로 채널에 충격성 잡음과 직류 바이어스 잡음이 더해진 환경으로 등화 성능을 시뮬레이션한 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 MEDE 알고리듬 보다 5 dB 이상 향상된 MSE 성능을 보이며 오차 분포의 중심 위치가 정확히 0에 위치하였다. In this paper, the Euclidean distance between the probability density functions (PDFs) for biased errors and a Dirac-delta function located at zero on the error axis is proposed as a new performance criterion for adaptive systems in non-Gaussian noise environments. Also, based on the proposed performance criterion, a supervised adaptive algorithm is derived and applied to adaptive equalization in the shallow-water communication channel distorted by severe multipath fading, impulsive and DC-bias noise. The simulation results compared with the performance of the existing MEDE algorithm show that the proposed algorithm yields over 5 dB of MSE enhancement and the capability of relocating the mean of the error PDF to zero on the error axis.