본 논문은 DSP 기반 등화에 적용 가능한 계수 적응(coefficient adaptation) 기법을 다룬다. 기존의 최소 평균 제곱(Least Mean Square, LMS) 알고리즘은 계수를 갱신하기 위해 데이터와 오차 신호를 모두 사용하며, 그 결과 견고한 성능을 제공하지만 종종 하드웨어 복잡성이 증가한다. 이러한 한계를 해결하기 위해 본 논문은 자기상관(autocorrelation) 분석에 기반한 적응 학습률(adaptive learning rate) 전략을 제안한다. 제안된 방법은 시스템 상태에 따라 학습률 μ를 자동으로 조절함으로써 SS-LMS 적응에서 수렴 안정성과 수렴 속도 모두를 향상시키는 것을 목표로 한다. 시뮬레이션 결과는 기존 LMS 적응 방식에 비해 우수한 수렴 속도와 감소된 비트 오류율(Bit Error Rate, BER) 성능을 보여준다.

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