차세대 이동 멀티미디어 통신에서는 전송지연을 줄이고 버스트 시변채널의 시간변화를 제한하기 위해 버스트 전송이 많이 사용된다. 그러나 채널적응을 위한 훈련 심볼은 짧은 길이의 버스트 데이터에 대해 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 심볼에 대한 적응 등화기의 설계에 있어서 짧은 길이의 훈련 심볼과 빠른 수렴을 갖는 적응 알고리즘이 필요로 된다. 본 논문에서는 DMWT (discrete multi-wavelet transform)과 LMS(least mean square) adaptation 을 갖는 적응 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 복잡성의 증가를 최소화하면서도 현재의 transform-domain equalizer보다 빠른 수렴을 갖는다.
In the next generation mobile multimedia communications, the broad band shot-burst transmissions are used to reduce end-to-end transmission delay, and to limit the time variation of wireless channels over a burst. However, training overhead is very significant for such short burst formats. So, the availability of the short training sequence and the fast converging adaptive algorithm is essential in the system adopting the symbol-by-symbol adaptive equalizer. In this paper, we propose an adaptive equalizer using the DWMT (discrete multi-wavelet transform) and LMS (least mean square) adaptation. The proposed equalizer has a faster convergence rate than that of the existing transform-domain equalizers, while the increase of computational complexity is very small.
