페이딩 채널에서 공간-시간 트렐리스 부호화된 OFDM 시스템을 제안하고, 시간 영역에서 제안된 principal ratio combining(PRC)와 일반화된 PRC(GPRC)의 수식을 이론적으로 주파수 영역에서 새롭게 분석한다. 시간 영역에서와 마찬가지로 GPRC 기법은 ML 및 PRC 기법을 분할하여 성능과 수신기 복잡도 간의 유연한 tradeoff를 활용할 수 있다. M진 PSK 변조 방식을 이용하는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 주파수 플랫 및 주파수 선택적 페이딩에서 성능을 검증한다. 또한, 세 가지 수신 기법간의 수신기 복잡도와 시뮬레이션 시간을 비교 검토한다.
Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 시스템의 복잡도를 감소시키는 방식은 실생활에서 MIMO 시스템을 활용하는 데에 있어 중요한 부분이다. 널리 사용되는 Maximum Likelihood (ML) 복호기의 경우 낮은 에러오율 (BER) 을 보여주지만 복잡도가 높다. 실생활에 활용하기 위하여 ML 복호기의 복잡도를 감소시킬 필요가 있고 이에 Sphere Decoding Algorithm (SDA) 이 제안되었다. 이를 발전시킨 List Sphere Decoding(LSD) 은 여러 종류가 있다. 그 중에 넓이 우선 탐색 방식인 K-Best LSD 알고리즘은 각 레이어에서 리스트의 크기가 복잡도와 밀접한 연관이 있다. 본 논문에서는 기존의 K-Best LSD 알고리즘에 기반하여 초기 반지름 설정 및 선형적으로 리스트 크기를 감소시키는 방식으로 K-Best LSD 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오율 성능 열화가 적은 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 이를 검증한다.
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.
In this paper, a cooperative relaying protocol called soft-decision-and-forward (SDF) with multiple antennas in each node is introduced. SDF protocol exploits the soft decision source symbol values from the received signal at the relay node. For orthogonal transmission (OT), orthogonal codes including Alamouti code are used and for non-orthogonal transmission (NT), distributed space-time codes are designed by using a quasi-orthogonal space-time block code. The optimal maximum likelihood (ML) decoders for the proposed protocol with low decoding complexity are proposed. For OT, the ML decoders are derived as symbolwise decoders while for NT, the ML decoders are derived as pairwise decoders. It can be seen through simulations that SDF protocol outperforms AF protocol for both OT and NT.
수직자기기록 채널에서는 PRML(Partial-Response Maximum Likelihood) 검출방법이나 NPML(Noise-Predictive Maximum Likelihood) 검출방법을 이용한 방식으로 더 이상의 성능 향상을 기대하기 힘들게 되었다. 따라서 LDPCO(Low-Density Parity-Check) 부호를 이용한 성능의 향상을 기대하게 되었는데, 본 논문에서는 메시지 전달 방식을 이용한 채널 검출기와 LDPC 부호를 결합시켜 병렬적으로 채널 반복복호를 수행하여 수직자기기록 채널에서의 성능을 보았다. 또한 메시지 전달 방식의 채널 검출기의 구현 복잡도를 근사화 방식을 이용하여 간단히 하였다.
커버링 다항식을 이용한 복호는 오류 포착 복호의 확장된 형태로써, 순환 부호에 적용되어 간단하고도 효율적인 복호기 구현을 가능하게 한다. 커버링 다항식은 한계 거리 이상의 복호와 연판정 복호에도 사용될 수 있으며, 구현 복잡도는 사장되는 커버링 다항식의 개수에 비례하게 된다. 본 논문에서는 커버링 다항식을 이용한 연판정 복호 방법을 제시하고 이를 [23,12] 골레이 코드에 적용하였다. 적용을 위하여 새로운 커버링 다항식 집합을 일반화된 공식으로 유도하고, 이 집합이 골레이 부호를 비롯한 다수의 순환 부호에 효율적으로 활용될 수 있음을 보였다. 또한 제시된 방법을 사용한 복호기의 성능 평가 모의 실험을 수행하여 복잡도와 성능의 trade-off관계를 보였다. 유도된 커버링 다항식을 사용한 골레이 부호의 연판정 복호 시, 최대 유사도 복호가 갖는 최적 오율과 비교하여 전체 실험 구간에서 0.2dB 이내의 성능을 보였으며, 유사한 성능을 갖는 Chase 알고리듬 2와 경판정 복호가 결합된 경우에 비해 복잡도가 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 다중안테나를 갖는 공간 다중화 시스템에서 주어진 채널에 대한 maximum likelihood 검출기의 성능을 수식적으로 유도하였다. 벡터 심볼 오차율을 구하기 위해 nearest neighbor의 방향을 나타내는 에러벡터를 정의하였다. 전송 벡터 심볼이 랜덤한 채널에 의해 변환 될 경우 확정적으로 4개의 nearest neighbor를 가짐을 정의된 에러벡터의 특성을 이용해 입증하였다 변형된 구 검출기로부터 획득 가능한 에러벡터와 최소거리 정보를 바탕으로 주어진 랜덤 채널 하에서 벡터 심볼 오차율을 수식적으로 도출하였다. 유도된 벡터 심볼 오차식을 검증하기 위해, 랜덤 채널을 unitary 채널, dense 채널, sparse 채널로 분류한 후 각 채널 상황에서 유도된 결과 식을 모의 실험 결과와 비교하였다. 모의실험 결과로부터 유도된 벡터 심볼 오차식이 다양한 랜덤 MIMO 채널에서 ML 검출기의 성능을 잘 근사하고 있음을 입증하였다.
ML-DFE(Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization) 기법은 V-BLAST와 같은 공간다중화 MIMO시스템에서 ML 기법의 구현 복잡도를 줄이기 위한 준 최적 신호검출기법으로 불 수 있다. ML-DFE 기법은 ML 기법과 DFE 기법을 결합하여 오차전파를 줄이면서 rich scattering 환경에서 높은 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 ML-DFE 기법과 동일한 성능을 보이면서 연산복잡도를 줄일 수 있는 MML-DFE(Modified Maximum Likelihood - Decision Feedback Equalization) 기법을 제안한다. 또한 FPGA 구현을 통하여 제안된 MML-DFE 기법이 기존 ML-DFE 기법에 비하여 구현복잡도를 크게 감소시키면서 동일한 성능을 유지함을 확인한다.
본 논문에서는 다중입력 다중출력 (Multiple Input Multiple Output: MIMO) 시스템에서 Maximum Likelihood (ML) 수신기와 같은 성능을 가지지만 복잡도가 낮은 Sphere Decoding (SD) 알고리즘에 대해 분석하고 그 성능을 평가한다. 각각의 송신 안테나에서 채널로 전송되는 독립적인 신호는 QPSK 와 16QAM 방식을 사용하여 변조되며, 채널은 산란이 활발하게 일어나는 레일리 (Rayleigh) 평탄 페이딩 채널로 가정한다. 수신기에서 수신된 신호는 Fincke & Pohst SD 알고리즘에 의해 각 송신 안테나로부터의 독립적인 신호로 검파되며, 그 성능이 ZF (Zero Forcing), MMSE (Minimum Mean Square Error), SIC (Successive Interference Cancelation), 그리고 ML 수신기의 성능과 비교되었다. 추가적으로 복잡도를 줄이기 위해 개선된 형태인 Viterbo & Boutros SD 알고리즘을 이용하여 검파된 신호의 BER 성능과 부동 소수점 연산량(Floating Point Operations: FLOPS)이 각각 비교 분석되었다.
본 논문에서는 K-best 기법에서 심볼 검출 시 소요되는 불필요한 연산을 줄이고자 부분 유클리디언 거리(partial Euclidean distance)의 통계적 값으로서 수정된 Fano-like metric 바이어스를 할당하여 기존의 K-best 기법에 적용함으로써 평균 연산량을 감소시킨 KB-Fano 기법을 제안하였다. 또한 KB-Fano 기법에 K-reduction 기법을 연동한 KR-Fano 기법을 제안하여 모의 실험을 통해 K-reduction의 효과로 인한 비트 오차 확률 측면에서 높은 SNR 영역에서의 성능 개선과 함께 추가적인 평균 연산량 감소가 나타나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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