In mobile communications, a class of variable-complexity algorithms for convolutional decoding known as sequential decoding algorithms is of interest since they have a computational time that could vary with changing channel conditions. The Fano algorithm is one well-known version of a sequential decoding algorithm. Since the decoding time of a Fano decoder follows the Pareto distribution, which is a heavy-tailed distribution parameterized by the channel signal-to-noise ratio (SNR), buffers are required to absorb the variable decoding delays of Fano decoders. Furthermore, since the decoding time drawn by a certain Pareto distribution can become unbounded, a maximum limit is often employed by a practical decoder to limit the worst-case decoding time. In this paper, we investigate the relations between buffer occupancy, decoding time, and channel conditions in a system where the Fano decoder is not allowed to run with unbounded decoding time. A timeout limit is thus imposed so that the decoding will be terminated if the decoding time reaches the limit. We use discrete-time semi-Markov models to describe such a Fano decoding system with timeout limits. Our queuing analysis provides expressions characterizing the average buffer occupancy as a function of channel conditions and timeout limits. Both numerical and simulation results are provided to validate the analytical results.
A joint channel estimation and data detection technique for a multiple input multiple output (MIMO) wireless communication system is proposed. It combines the least square (LS) training based channel estimation (TBCE) scheme with sphere decoding. In this new approach, channel estimation is enhanced with the help of blind symbols, which are selected based on their correctness. The correctness is determined via sphere decoding. The performance of the new scheme is studied through simulation in terms of the bit error rate (BER). The results show that the proposed channel estimation has comparable performance and better computational complexity over the existing semi-blind channel estimation (SBCE) method.
In this paper, we present a symbol-level iterative source-channel decoding (ISCD) algorithm for reliable transmission of variable-length codes (VLCs). Firstly, an improved source a posteriori probability (APP) decoding approach is proposed for packetized variable-length encoded Markov sources. Also proposed is a recursive implementation based on a three-dimensional joint trellis for symbol decoding of binary convolutional codes. APP channel decoding on this joint trellis is realized by modification of the Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv algorithm and adaptation to the non-stationary VLC trellis. Simulation results indicate that the proposed ISCD scheme allows to exchange between its constituent decoders the symbol-level extrinsic information and achieves high robustness against channel noises.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.1
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pp.261-279
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2023
In this article, the uplink achievable rate is investigated for massive multiple-input multiple-output (MIMO) under correlated Ricean fading channel, where each base station (BS) and user are both deployed multiple antennas. Considering the availability of prior knowledge at BS, two different channel estimation approaches are adopted with and without prior knowledge. Based on these channel estimations, a two-layer decoding scheme is adopted with maximum ratio precoding as the first layer decoder and optimal second layer precoding in the second layer. Based on two aforementioned channel estimations and two-layer decoding scheme, the exact closed form expressions for uplink achievable rates are computed with and without prior knowledge, respectively. These derived expressions enable us to analyze the impacts of line-of-sight (LoS) component, two-layer decoding, data transmit power, pilot contamination, and spatially correlated Ricean fading. Then, numerical results illustrate that the system with spatially correlated Ricean fading channel is superior in terms of uplink achievable rate. Besides, it reveals that compared with the single-layer decoding, the two-layer decoding scheme can significantly improve the uplink achievable rate performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.37
no.9
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pp.1-10
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2000
This paper proposes symbol decoding schemes combined with channel estimation techniques for coded orthogonal frequency division multiplexing (COFDM) systems in fading channels. sThe proposed symbol decoding schemes are consisted of a symbol decoding technique and channel estimation techniques. The symbol decoding based on Viterbi algorithm is achieved by matching the length of branch word from encoder trellis to the codeword length of symbol candidate on decoder trellis. Three combination schemes are described and their error performances are compared. The first scheme is to combine a symbol decoding technique with a training channel estimation technique. The second scheme joins a decision directed channel estimation technique to the first scheme. The time varying channel transfer functions are tracked by the decision directed channel estimation technique and the channel transfer functions used in the symbol decoder are updated every COFDM symbol. Finally, In order to reduce the effect of additive white Gaussian noise (AWGN) between adjacent subchannels, deinterleaved average channel estimation technique is combined. The error performances of the three schemes are significantly improved being compared with that of zero forcing equalizing schemes.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1997.11a
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pp.435-449
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1997
In this paper, a new metric, universal metric, is Proposed for sequential decoding of convolutional decoding. The complexity of Fano metric for Fano's sequential decoding algorithm is compared with that of the proposed universal metric. Since the Fano metric assumes that it has previous knowledge of channel transition probability, the complexity of Fano metric increases as the assumed channel error probability does not coincide with the true channel error probability. However, the universal metric dose not require the previous knowledge of the channel transition probability since it is estimated on a branch by branch basis. It is shown that the complexity of universal metric is much less than that of the Fano metric for bursty noisy channel.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.2
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pp.872-877
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2011
In this paper, the new decoding algorithm of Block Turbo Codes using Channel State Information(CSI), which is estimated to compensate for the distorted signal caused by multi-path fading, is proposed in order to improve error correction capacity during decoding procedure in OFDM system. The performance of the new decoding algorithm is compared to that of the conventional decoding algorithm without using channel state information under the Rayleigh fading channel. Experimental results showed that in case of only one iteration coding gains of up to 5.0dB~9.0dB can be obtained by applying the channel state information to the conventional decoding algorithm according to the modulation methods. In addition to that, the new decoding algorithm using channel state information at only one iteration shows a performance improvement of 3.5dB to 5.0dB when compared to the conventional decoding algorithm after four iterations. This leads to reduce the considerable amount of computation.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.565-570
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2021
A soft-decision decoding scheme of a channel code for correcting an error occurring in a receiver of a digital communication systems is proposed. A method for efficiently decoding by use of the linear and arithmetic structure of linear block codes is presented. In this way, the probability of decoding errors has been reduced. In addition, it is possible to reduce the complexity of decoding as well. Sufficient conditions for achieving optimal decoding has been derived. As a result, the sufficient conditions enable efficient search for candidate codewords. With the proposed decoding scheme, we can effectively perform the decoding while lowering the block error probability.
This paper presents generalization and application for the conventional SISO decoding algorithm of Block Turbo Codes. R. M. Pyndiah suggested an iterative SISO decoding algorithm for Product Codes, two-dimensionally combined linear block codes, on AWGN channel. It wascalled Block Turbo Codes. Based on decision of Chase algorithm which is SIHO decoding method, SISO decoder for BTC computes soft decision information and transfers the information to next decoder for iterative decoding. Block Turbo Codes show Shannon limit approaching performance with a little iteration at high code rate on AWGN channel. In this paper we generalize the conventional decoding algorithm of Block Turbo Codes, under BPSK modulation and AWGN channel transmission assumption, to the LLR value based algorithm and suggest an application example such as concatenated structure of LDPC codes and Block Turbo Codes.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.2
no.2
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pp.219-228
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1997
The Fano metric is the maximum likelihood decoding choice for convlutional code for binary symmetric channel. The Fano metric assumes that it has previous knowledge of channel error probability. However, the bit errors in real channel occur in bursts and the channel error probability can not be known exactly. Thus, the Fano metric is not the maximum likelihood choice for bursty-noise channel. In this paper universal metri which dose not require the previous knowlege of the channel transition probability is used for sequential decoding. It is shown that the complexity of the universal is much less than that of the Fano metric bursty-noise channel, since it is estimated on a branch by branch basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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