Near ML Decoding Based on Metric-First Searching and Branch Length Threshold for Multiple Input Multiple Output Systems

여러 입력 여러 출력 시스템에서 길이 먼저 살펴보기와 가지 길이 문턱값을 바탕으로 둔 준최적 복호

  • 안태훈 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 강현구 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 오종호 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 송익호 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 윤석호 (성균관대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2009.08.31

Abstract

In this paper, we address a near maximum likelihood (ML) scheme for the decoding of multiple input multiple output systems. Based on the metric-first search method and by employing Schnorr-Euchner enumeration and branch length thresholds, the proposed scheme provides reduced computational complexity. The proposed scheme is shown by simulation to have lower computational complexity than other near ML decoders while maintaining the bit error rate close to the ML performance.

이 논문에서는 여러 입력 여러 출력 시스템에 알맞은 준최적 복호 방법을 하나 다룬다. 제안한 방법은 길이 먼저 살펴보기로 바탕으로 둔 바, 슈노르-오히너 늘어놓기와 가지 길이 문턱값을 써서 신호를 복호하는 데 드는 계산량을 줄인다. 제안한 방법의 비트오류율 성능은 최적 성능에 매우 가까우면서 계산량은 다른 준최적 복호기들보다 적다는 것을 모의실험으로 보인다.

Keywords

References

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