• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.69-80
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• 2014

The free distance of (n, k, l) convolutional codes has some connection with the memory length, which depends on not only l but also on k. To efficiently obtain a large memory length, we have constructed a new class of (2k, k, l) convolutional codes by (2k, k) block codes and (2, 1, l) convolutional codes, and its encoder and generation function are also given in this paper. With the help of some matrix modules, we designed a single structure Viterbi decoder with a parallel capability, obtained a unified and efficient decoding model for (2k, k, l) convolutional codes, and then give a description of the decoding process in detail. By observing the survivor path memory in a matrix viewer, and testing the role of the max module, we implemented a simulation with (2k, k, l) convolutional codes. The results show that many of them are better than conventional (2, 1, l) convolutional codes.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.39-43
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• 2013

본 논문은 오류정정부호의 하나인 LDPC 패리티검사 행렬을 생성 하는 방법에 관한 논문으로 또 다른 오류정정부호의 하나인 길쌈부호를 이용하여 LDPC 패리티검사 행렬을 생성하면 터보부호처럼 LDPC 부호에서도 다양한 부호율을 쉽게 얻을 수 있다는 장점을 가진다. 또한 복호기에서 LDPC에서의 복호방식 뿐 아니라 길쌈부호의 복호방식인 비터비알고리즘도 적용할 수 있는 장점을 가진다. 또한 보통의 오류정정부호의 경우 프레임크기가 커야 오류정정성능이 안정적으로 나오는데, 새로 제시하는 방식을 통해 프레임크기가 작은 부호의 경우에도 성능열화를 어느 정도 막을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.374-387
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• 1989

대칭행렬식계산에 의한 2원 BCH부호의 복호방법을 제안한다. 이 복호법은 오류위치번호와 미지주 X의 판별식인 대칭행렬식을 오류위치다항식으로 이용한 것으로 오류위치다항식 계수를 구하는 방법으로 기존의 어느 방법보다 간단하고 복호기 구성도 간단하다. 본 논문에서는 대칭행렬을 이용한 복호알고리즘을 설명하고 일반적인 복호기를 구성한 후 시뮬레이션을 통해 그 정당함을 입증하였으며 (63.45)BCH 부호에 적용하여 복호기를 구성하였다. 그리고 Peterson-Borenstein -Zierler 알고리즘과 유한체 연산의 횟수와 하드웨어의 복잡도를 비교하여 본 복호방법이 효율적임을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.27-33
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• 2013

기존의 바코드는 정보 배열이 나란히 나열된 선 모양을 가지며 이를 1차원 바코드라 부른다. 이에 반해 2차원 바코드는 점자방식 또는 모자이크방식 코드로 작은 정사각형 도는 직사각형 안에 정보를 표현한다. 2차원 바코드는 기존의 1차원 바코드보다 작은 공간에 많은 데이터를 표현 가능함으로써 보다 효율적인 바코드의 구현이 가능하다. 현재 ISO 국제 표준화된 2차원 바코드는 총 4가지로 분류되는데 QR Code, Data Matrix, PDF417, MaxiCode가 있다. 본 논문에서는 ISO 국제 표준화된 바코드 중 하나인 Data Matrix의 Base 256 모드에 대한 기본 개념, 구성 방법, 인코딩 및 디코딩 방법을 상세히 제안한다. Data Matrix 심벌에 저장된 데이터를 보다 효율적으로 구성하기 위해 숫자, Alphanumeric 문자, 이진법에 따라 다른 인코딩, 디코딩 방법을 사용하게 되는데 본 논문에서는 이를 고려한 디코딩 방법에 초점을 맞춰 기술할 것이다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제6권1호
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• pp.47-52
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• 2002

In this paper we propose a simple decoding algorithm for the 4-ary lexicographic codes (or lexicodes) of length 10 with minimum distance 4, write $S_{10,4}$. It is based on the syndrome decoding method. That is, using a syndrome vector we detect an error and it will be corrected an error from the four parity check equations.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제6권
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• pp.371-381
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• 1997

Let p be an odd prime number. We introduce simple and useful decoding algorithm for orthogonal Latin square codes of order p. Let H be the parity check matrix of orthogonal Latin square code. For any x ${\in}$ GF(p)$^{n}$, we call xH$^{T}$ the syndrome of x. This method is based on the syndrome decoding for linear codes. In L$_{p}$, we need to find the first and the second coordinates of codeword in order to correct the errored received vector.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.227-247
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• 2018

For intermittently connected wireless sensor networks deployed in hash environments, sensor nodes may fail due to internal or external reasons at any time. In the process of data collection and recovery, we need to speed up as much as possible so that all the sensory data can be restored by accessing as few survivors as possible. In this paper a novel redundant data storage algorithm based on minimum spanning tree and quasi-randomized matrix-QRNCDS is proposed. QRNCDS disseminates k source data packets to n sensor nodes in the network (n>k) according to the minimum spanning tree traversal mechanism. Every node stores only one encoded data packet in its storage which is the XOR result of the received source data packets in accordance with the quasi-randomized matrix theory. The algorithm adopts the minimum spanning tree traversal rule to reduce the complexity of the traversal message of the source packets. In order to solve the problem that some source packets cannot be restored if the random matrix is not full column rank, the semi-randomized network coding method is used in QRNCDS. Each source node only needs to store its own source data packet, and the storage nodes choose to receive or not. In the decoding phase, Gaussian Elimination and Belief Propagation are combined to improve the probability and efficiency of data decoding. As a result, part of the source data can be recovered in the case of semi-random matrix without full column rank. The simulation results show that QRNCDS has lower energy consumption, higher data collection efficiency, higher decoding efficiency, smaller data storage redundancy and larger network fault tolerance.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권7호
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• pp.48-55
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• 2012

ML디코딩이 복잡도와 전송시간이 덜 소요되는 고차 안테나의 시공간코드를 제안한다. 이 때 제안한 것이 부분간섭제거 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 심벌을 층(Layered)으로 구분하고 동등한 채널행렬을 만들고 그룹으로 디코딩한다. 이렇게 했을 때 전송시간과 디코딩 복잡도가 줄어들었고 성능이 비직교에 비해 좋아졌다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.18-24
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• 2010

본 논문에서는 돌비 프로로직 II/IIx를 대체하기 위한 가상 음원 위치 정보 기반의 새로운 메트릭스 디코더 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 신규 메트릭스 디코더는 역행렬 계산을 통해 얻어지는 수동 메트릭스 디코딩부와 수동 메트릭스 디코딩을 통해서 얻은 신호들을 멀티채널 신호의 채널간 이미지 특성에 따라서 적응적으로 가변시키는 능동 메트릭스 디코딩부로 구성된다. 멀티채널 환경에서 채널 간에 형성되는 다수의 이미지는 실제 청각 시스템에 의해서 인지되어 만들어지는 가상의 사운드 이벤트와 연결이 되어 있다. 따라서 이 이미지의 위치와 크기에 기반하여 멀티채널 신호를 적응적으로 가변시키면, 인지적인 관점에서 우수한 성능의 메트릭스 디코더를 설계할 수 있다. 더불어 채널간 분리도를 향상시키기 위해서 비선형 삼각함수의 조합을 사용하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제10권1호
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• pp.5-9
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• 2008

Researchers have investigated many upper bound techniques applicable to error probabilities on the maximum likelihood (ML) decoding performance of turbo-like codes and low density parity check (LDPC) codes in recent years for a long codeword block size. This is because it is trivial for a short codeword block size. Previous research efforts, such as the simple bound technique [20] recently proposed, developed upper bounds for LDPC codes and turbo-like codes using ensemble codes or the uniformly interleaved assumption. This assumption bounds the performance averaged over all ensemble codes or all interleavers. Another previous research effort [21] obtained the upper bound of turbo-like code with a particular interleaver using a truncated union bound which requires information of the minimum Hamming distance and the number of codewords with the minimum Hamming distance. However, it gives the reliable bound only in the region of the error floor where the minimum Hamming distance is dominant, i.e., in the region of high signal-to-noise ratios. Therefore, currently an upper bound on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix cannot be calculated because of heavy complexity so that only average bounds for ensemble codes can be obtained using a uniform interleaver assumption. In this paper, we propose a new bound technique on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix using ML estimated weight distributions and we also show that the practical iterative decoding performance is approximately suboptimal in ML sense because the simulation performance of iterative decoding is worse than the proposed upper bound and no wonder, even worse than ML decoding performance. In order to show this point, we compare the simulation results with the proposed upper bound and previous bounds. The proposed bound technique is based on the simple bound with an approximate weight distribution including several exact smallest distance terms, not with the ensemble distribution or the uniform interleaver assumption. This technique also shows a tighter upper bound than any other previous bound techniques for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix.