다중 안테나를 이용한 통신 시스템에서 반복 검출 및 복호 수신기 (iterative detction and decoding)는 비트 오류율은 상당히 줄일 수 있으나, 각 비트마다 연판정 값을 계산하여야 하므로 높은 계산 복잡도를 요구한다. 본 논문에서는 적은 계산 복잡도로 연판정 값을 얻을 수 있는 수신기 구조를 제안한다. 반복 검출 및 복호 수신기는 대부 복호기로 구 복호기 (sphere decoder)를 사용하고 외부 복호기로 저 밀도 패리티 부호 (low density parity check) 복호기를 사용한다. 연판정 값을 얻기 위한 구 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 트리 탐색을 레이어 별로 레이어 심볼 탐색 (Layer symbol search, LSS)를 제안한다. 그리고 채널과 잡음 상황에 따라 달라지는 구 복호기의 동작 시간을 제한하기 위하여 반복 복호 횟수를 줄이는 적응적 조기 종료를 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘 대비 20dB에서 70% 정도 낮은 계산 복잡도를 갖으며 유사한 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 블록 부호의 반복적 연판정 복호 알고리즘을 제안하였다. 최초의 경판정 복호 결과에 대한 분석을 바탕으로 후보 부호어들을 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 개발하였다. 복호의 복잡도를 줄이고 에러 확률을 감소시키기 위하여 적은 갯수의 후보 부호어들을 선택한다. 이 때, 수신 신호로부터 가까운 거리에 존재하는 부호어가 포함되어 있을 확률이 크도록 후보 부호어들을 선택한다. 선택된 후보 부호어까지의 거리를 계산하여 가장 가까운 후보 부호어를 복호 결과로 선정한다. 제안된 방법에 의하여 신뢰도 값이 작은 비트들을 에러 패턴에 포함시키게 하는 후보 부호어를 탐색할 수 있으며, 이미 탐색된 후보 부호어가 다시 선정되는 경우를 방지할 수 있다. (23, 12) Golay 부호에 대하여 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 복호의 복잡도가 현저히 감소되었고, 블록 에러 확률이 저하된 사실을 시뮬레이션 견과에서 확인한 수 있었다.
MCT-Adaboost 학습 알고리즘은 각 학습 단계에서 배경과 객체를 구분하는 가장 좋은 특징을 찾는 학습 알고리즘이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 검출하기 위해 학습 데이터에서 각 특징의 각 커널에서 모든 오차율을 산정하고, 각 특징에서 모든 커널들의 합을 하였을 경우 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 이를 선택하고 다음 학습때 영향을 주는 약분류기에서 기존의 MCT-Adaboost 방법은 경판정 방법으로 사용하였다. 이 방법은 특정 커널에서 객체 데이터와 배경 데이터의 오류율이 유사할 경우, 한쪽으로 판정하기 때문에, 제대로 된 결과값을 산정할 수 없는 문제가 있다. 이를 유연하게 하기 위해 본 연구에서는 연판정을 이용한 약분류기 방법을 제안한다. 기존의 MCT-Adaboost는 초기 가중치를 동일하게 산정한다. 하지만, 이는 데이터의 특성을 모른다는 가정하에 설계된 초기 가중치 설정이다. 본 논문에서는 데이터 분포를 이용하여 가중치를 확률적으로 다르게 할당함으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에는 기존의 MCT-Adaboost가 제안하는 성능평가를 통해, 본 연구가 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 대규모 MIMO 시스템을 위한 MMSE 기반 반복 연판정 간섭 제거 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 기법에서의 연산량 감소를 위해 Sherman-Morrison-Woodbury 식을 사용하여 매 Iteration 마다 단 한 번의 역행렬 계산으로 모든 송신 심볼의 MMSE 검출 벡터를 계산한다. 모의실험을 통해 제안 기법이 대규모 MIMO 시스템에서 기존 기법과 거의 동일한 BER을 달성함을 확인하였다.
본 논문에서는 지상파 3D HDTV 방송 서비스를 제공하기 위하여 기존의 유럽형 HDTV 방송 서비스인 DVB-T2 전송 시스템의 채널 부호군 중 외부부호로 쓰이는 BCH 부호를 연판정 복호가 가능한 Block Turbo Code로 대체함으로써 생기는 성능 이득과 높은 부호율을 달성하기 위한 방법을 제안하였다. 기존의 DVB-T2 시스템에서 외부부호로 쓰이는 BCH 부호의 부호율의 경우 0.994정도의 높은 부호율을 가진다. 따라서 이에 준하는 높은 부호율을 가지면서 연판정 복호가 가능한 BTC 부호를 제안하고, 기존의 BTC 보다 더 높은 부호율을 가지는 BTC 부호를 설계한다. 모의 실험을 통하여 새롭게 제안된 BTC 에서도 반복복호의 이득이 생기는 것을 확인하고 기존 DVB-T2 시스템의 BCH 부호보다 성능이 우수함을 확인하였다.
기존의 QPSK와 TC-8PSK 신호를 복호할 수 있는 pragmatic TCM은 3bit 연판정을 적용한 Viterbi 복호기를 이용하기 위해서 sector phase quantizer가 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 sector phase quantizer가 필요치 않고서 간단히 심볼 변환을 이용하여 연판정 출력이 가능한 새로운 알고리즘을 제안해서 이에 구조 및 성능을 분석하였으며 아울러 터보 부호에도 적용하였다. 성능 분석 결과, 기존의 pragmatic TCM에 비해 Euclidean 거리의 증가로 약 1[㏈]의 성능 향상을 가져옴을 알 수 있다.
본 논문은 인공 대역 확장에서 스펙트럼 포락선 확장 시 발생하는 스펙트럼 왜곡을 줄이는 개선된 조합 매핑(Improved combined mapping) 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화를 기반으로 하는 코드북 매핑(Codebook mapping)과 스펙트럼 포락선(Spectrum Envelope)의 선형 의존도를 이용한 선형 매핑(Linear mapping)을 사용하여 각각 확장된 광대역 LSP(Line Spectrum Pair)를 추론하고, 연판정(Soft-decision)을 통해 최적화된 LSP를 추론한다. 제안된 알고리즘으로 합성된 음성신호의 스펙트럼 왜곡(Spectrum Distortion)이 기존 조합매핑으로 얻은 음성 신호의 스펙트럼 왜곡보다 더 적은 왜곡을 갖는 결과를 나타내었다.
최근 모바일 환경에서 고화질 멀티미디어 서비스 수요가 늘어감에 따라, 다중안테나(MIMO, Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최신 무선 통신 시스템에 적용되고 있다. 이와 함께, 휴대폰, 테블릿 등 모바일 디바이스용 MIMO 시스템은 물리적 크기의 한계로 인하여 최대 2개의 송수신 안테나($2{\times}2$)를 고려하고 있으며, 따라서 본 논문에서도 $2{\times}2$ MIMO 시스템을 고려하여 모바일 디바이스용 다중안테나 시스템을 위한 저복잡도 특성을 갖는 심볼 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 심볼 검출 기법은 비록 Modified-SQRD 알고리즘을 통해 검출된 1차원 상의 신호를 제안된 심볼 확장 기법을 통해 2차원 신호로 확장한 다음 연판정을 위한 LLR 연산이 가능하도록 제안하였다.
본 논문은 max-log 근사화 하에서 연판정 최대 우도 (soft-output maximum-likelihood, soft-ML) 성능을 달성하기 위한 저복잡도 연판정 다중 안테나 (soft-output multiple-input multiple-output, soft-MIMO) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 트리-탐색 (parallel tree-search, PTS)을 기반으로 하며, 정렬 순서를 변경한 정렬된 QR 분해 (sorted-QR decomposition, SQRD)를 채널 순서화를 위해 적용한다. 비트별 로그-우도비 (log-likelihood ratio, LLR)를 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 공집합 문제 (empty-set problem)는 탐색 레벨별로 추가적인 노드들을 삽입함으로써 해결한다. 제안된 노드 삽입 기법에서는 선택된 노드와 반대 비트 값을 가지면서 가장 가까운 노드만 삽입되기 때문에, 연산 복잡도 측면에서 상당히 효율적이다. 제안된 알고리즘의 연산 복잡도는 기존 알고리즘 대비 약 37-74% 수준이며, $4{\times}4$ 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 soft-ML와 비교하여 0.1 dB 미만의 성능 저하를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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