한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)

한국방송∙미디어공학회 (The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers)
권호 표지

선형 감소 K-Best LSD 알고리즘

Linearly Decreasing K-Best List Sphere Decoding Algorithm

  • 홍석철 (서울대학교 전기컴퓨터공학부, 뉴미디어통신공동연구소) ;
  • 이정우 (서울대학교 전기컴퓨터공학부, 뉴미디어통신공동연구소)
  • Hong, Seokchul (Seoul National University, Department of Electrical and Computer Engineering, INMC) ;
  • Lee, Jungwoo (Seoul National University, Department of Electrical and Computer Engineering, INMC)
  • 발행 : 2012.07.05
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초록

Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 시스템의 복잡도를 감소시키는 방식은 실생활에서 MIMO 시스템을 활용하는 데에 있어 중요한 부분이다. 널리 사용되는 Maximum Likelihood (ML) 복호기의 경우 낮은 에러오율 (BER) 을 보여주지만 복잡도가 높다. 실생활에 활용하기 위하여 ML 복호기의 복잡도를 감소시킬 필요가 있고 이에 Sphere Decoding Algorithm (SDA) 이 제안되었다. 이를 발전시킨 List Sphere Decoding(LSD) 은 여러 종류가 있다. 그 중에 넓이 우선 탐색 방식인 K-Best LSD 알고리즘은 각 레이어에서 리스트의 크기가 복잡도와 밀접한 연관이 있다. 본 논문에서는 기존의 K-Best LSD 알고리즘에 기반하여 초기 반지름 설정 및 선형적으로 리스트 크기를 감소시키는 방식으로 K-Best LSD 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오율 성능 열화가 적은 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 이를 검증한다.

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