Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.126-130
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2005
In this paper, a low-complexity maximum-likelihood (ML) decoder based on QR decomposition, called real-valued LCMLDec decoder or RVLCMLDec for short, is proposed for the Vertical Bell Labs Layered Space-Time (V-BLAST) architecture, a promising candidate for providing high data rates in future fixed wireless communication systems [1]. Computer simulations, in comparison with other detection techniques, show that the proposed decoder is capable of providingthe V-BLAST schemes with ML performance at low detection complexity.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.2
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pp.76-79
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2005
In this paper, a low-complexity maximum-likelihood (ML) decoder based on QR decomposition, called real-valued LCMLDec decoder or RVLCMLDec for short, is proposed for the Vertical Bell Labs Layered Space-Time (V-BLAST) architecture, a promising candidate for providing high data rates in future fixed wireless communication systems [1]. Computer simulations, in comparison with other detection techniques, show that the proposed decoder is capable of providing the VBLAST schemes with ML performance at low detection complexity
Kim, Jeong-Han;Yoon, Tae-Seon;Oh, Se-Hoon;Lee, Kyungchun
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.3
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pp.516-522
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2017
In this paper, we propose a maximum likelihood signal detection scheme for a generalized spatial modulation system that activates only a subset of transmit antennas among multiple antennas and transmits information through the indexes of active antennas as well as through the transmit symbols. The proposed maximum likelihood receiver extracts a set of candidate solutions based on their a posteriori probabilities to lower the computational load of the robust receiver under channel information errors. Then, the chosen candidate solutions are exploited to estimate the covariance matrix of effective noise. Simulation results show that the proposed maximum likelihood detection scheme achieves better error performance than a receiver that does not take into account the channel information errors. It is also seen that it reduces the computational complexity with the same bit error rate performance as the conventional robust maximum likelihood receiver.
In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a statistical model-based voice activity detection (VAD) which is based on the second-order conditional maximum a posteriori (CMAP). In our approach, the VAD decision rule is expressed as the geometric mean of likelihood ratios (LRs) based on adapted threshold according to the speech presence probability conditioned on both the current observation and the speech activity decisions in the pervious two frames. Experimental results show that the proposed approach yields better results compared to the statistical model-based and the CMAP-based VAD using the LR test.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.5
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pp.365-372
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2019
We propose a method to estimate unknown parameters(e.g., target amplitude and clutter parameters) in the generalized likelihood ratio test(GLRT) using maximum likelihood estimation and the Newton-Raphson method. When detecting targets in a clutter environ- ment, it is important to establish a modular model of clutter similar to the actual environment. These correlated clutter models can be generated using spherically invariant random vectors. We obtain the GLRT of the generated clutter model and check its detection probability using estimated parameters.
In order to classify the underwater vehicles due to propeller propulsion, maximum likelihood classifier was developed. Propeller produces the cavitation and noise during its work. Cavitation-bubble makes the nonlinear medium in the water. The nonlinearity of cavitation leads to the generation of a complete spectrum of combination harmonics of the tonals of noise, and modulation of cavitation noise with propeller shaft-rates and blade-rates. The optimal estimator was derived mathematically and its capabilities were proven by simulation and real test.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12C
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pp.1082-1087
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2008
Maximum Likelihood (ML) detection is well known to exhibit better bit-error-rate (BER) than many other detectors for multiple-input multiple-output (MIMO) channel. However, ML detection has been shown a difficult problem due to its NP-hard problem. It means that there is no known algorithm which can find the optimal solution in polynomial-time. In this paper, Semi-Definite relaxation (SDR) is iteratively applied to ML detection problem. The probability distribution can be obtained by survival eigenvector out of the dominant eigenvalue term of the optimal solution. The probability distribution which is yielded by SDR is recurred to the received signal. Our approach can reach to nearly ML performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.11
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pp.1-8
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2008
In this paper, we analyze the symbol error rate (SER) performance of maximum likelihood (ML) joint detection in downlink multiple-input multiple-output (MIMO) multicarrier code division multiple access (MC-CDMA) systems by deriving a tight union bound on the symbol error rate (SER). The union bound for ML joint detection is utilized to demonstrate the performance of MIMO MC-CDMA systems quantitatively in multiuser and frequency selective Rayleigh fading environments. An analysis of the diversity order of the systems shows the effects of multiple users, spread subcarriers, and multiple antennas on the ML joint detection performance. Furthermore, the analysis shows that MIMO MC-CDMA systems without full loading can achieve more diversify than MIMO orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.4
no.2
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pp.75-78
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2006
This work presents a low complexity maximum-likelihood decoder for signal detection in VBLAST-STBC system, which employs non-square O-STBC code rate 3/4. Stacking received symbols from different symbol duration and applying QR decomposition result in the special format of upper triangular matrix R so that the proposed decoder is able to provide not only ML-like BER performance but also very low computational load. The low computational load and ML-like BER performance properties of the proposed decoder are verified by computer simulations.
Kim, Jin-Min;Im, Tae-Ho;Kim, Jae-Kwon;Yi, Joo-Hyun;Cho, Yong-Soo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.9C
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pp.734-742
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2008
In spatially multiplexed MIMO systems that enable high data rate transmission over wireless communication channels, the spatial demultiplexing at the receiver is a challenging task and various demultiplexing methods have been developed. Among the previous methods, maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD), QOC, and MOC schemes have been reported to achieve a (near) maximum likelihood (ML) hard decision performance. In general, however, the reliability of soft output of these schemes is not satisfactory. In this paper, we propose a method which enhances the reliability of soft output. By computer simulations, we demonstrate the improved performance by the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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