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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC : 2008
- 발행연도
- 2008.7
- 수록면
- 1,657 - 1,660 (4page)
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Reliable channel modeling becomes an important measure in performance evaluation on various data detection algorithms. For this reason, correct and accurate modeling is required. This paper presents a nonlinear modeling of Super-RENS (Super-Resolution Near Field Structure) read-out signal using the second-order Volterra and neural network models. The experiment results verified the possibility that Volterra and neural network models can be utilized for nonlinear modeling of Super-RENS systems. Furthermore, nonlinear equalizers can be developed based on the information obtained from this nonlinear modeling.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The Volterra Model
3. The NARX Model
4. Experiment and Results
5. Conclusion
References
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