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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제17권1호
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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.
본 논문에서는 페이딩 채널환경에서 COFDM 시스템에 대한 채널 추정과 결합된 심볼 검출 방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 1) 심볼의 길이에 채널 부호화기의 코드워드 길이를 배합하는 기법과, 2) 세가지 채널 추정 기법과의 조합으로 나타내었다. 첫째 방법은 훈련 신호를 이용한 채널추정 기법과 제안한 심볼 검출 기법을 결합시킨 것이며, 둘째 방법은 첫째 방법에 결정지향 채널추정(Decision-Directed Channel Estimation) 기법을 결합시킨 방법이다. 마지막으로, 근접 부채널간의 AWGN(Additive White Gaussian Noise)의 영향을 줄이기 위해 디인터리브된 평균 채널추정(Averaged Channel Estimation) 기법을 둘째 방법에 결합시켰다. 제안한 3가지 방법들은 영 강압 등화(Zero Forcing Equalizing)방법과 비교하여 커다란 성능 개선 효과가 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
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.
본 본 논문에서는 블록터보코드를 사용하는 OFDM 시스템에서 오류정정 능력을 향상시키기 위하여 블록터보코드를 디코딩하는데 있어 채널상태정보(CSI)를 이용하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 새로운 디코딩 알고리듬은 레일레이 페이딩 환경에서 채널정보를 사용하지 않는 기존의 디코딩 알고리듬과 비교를 하였으며 실험결과 새롭게 제안된 시스템의 경우 1회의 같은 반복 횟수를 가지는 경우에 BER 성능이 신호의 변조방식에 따라 5.0dB~9.0dB 정도의 뛰어난 성능 향상을 보였다. 또한 CSI 값을 적용하고 1회 반복 복호한 시스템이 CSI값을 적용하지 않은 기존의 복호 시스템의 4회 반복 복호한 경우보다도 3.5dB~5dB의 성능 향상을 보임을 알 수 있었다. 따라서 블록터보코드를 반복 복호하는 경우에 CSI 값을 적용한 시스템이 뛰어난 성능 향상과 더불어 반복 복호 시간을 줄임을 알 수 있었다.
디지털 통신 시스템의 수신기에서 발생하는 오류를 정정하기 위한 채널 부호의 연판정 복호 방식을 제안하였다. 선형 블록 부호의 선형적이고 산술적인 구조를 활용하여, 효율적으로 복호를 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법으로 복호 오류 확률을 감소시킬 수 있었다. 또한, 복호의 복잡도 역시 함께 감소시키는 것이 가능하게 되었다. 최적의 복호를 달성하기 위한 충분조건을 도출하였다. 이로 인하여 후보 부호어를 효율적으로 탐색할 수 있었다. 제안된 복호 방식으로 효과적으로 복호를 수행하면서도 블록 오류 확률을 낮출 수 있었다.
본 논문은 기존 블록 터보 부호의 SISO(Soft-input Soft-output) 기반 반복 복호 알고리즘의 일반화 및 활용에 대한 연구를 다루고 있다. R. M. Pyndiah는 AWGN 채널(Additive White Gaussian Noise Channel)에서 2차원 Linear Block Code(선형 블록 부호, LBC) 결합으로 구성된 Product 부호의 SISO 반복 복호 방식을 제안했으며, 이를 블록 터보 부호라 하였다. 블록 터보 부호의 SISO 복호방식은 SIHO(Soft-input Hard-output) 복호 방식인 Chase 알고리즘의 부호 판정을 기반으로 연판정 정보를 생성 후 전달하여 반복적인 복호를 수행한다. 블록 터보 부호는 AWGN 채널에서 높은 Code-rate(부호율)의 Product 부호에 대해 적은 SISO 복호 반복만으로도 샤논 한계에 근접하는 우수한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 변조와 AWGN 채널 전송을 가정한 기존 블록 터보 부호 복호 알고리즘을 채널 출력의 LLR(Log-likelihood Ratio)에 기반한 알고리즘으로 일반화하고, LDPC(Low-density Parity Check) 부호와 블록 터보 부호의 직렬 결합 구조에서 일반화된 알고리즘 활용 예를 제시한다.
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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