データ最小2乗法に基づくダイレクトブラインド等化

摘要

本研究ではデータ最小2乗（DLS: Data least squares）法を適用したダイレクトブラインドゼロフォーシング等化器について議論している．これについては既に文献で基本原理が明らかにされていたが，実環境を想定した場合，雑音に対する抑圧は低いという問題があるため文献［2］ではデータ最小2乗（DLS: Data least squares）法に基づく等化器パラメータの導出を提案している．しかし，DLS法による等化器パラメータの導出には特異値分解を必要とし，演算量が多いためオンライン処理に適していない．そこで本研究では，文献［2］のDLS法に対して，等化器パラメータを逐次的に求める再帰的データ最小2乗（RDLS: Recursive Data Lease Square）法の適応を検討し，その有効性を計算機シミュレーションにより示している．