IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.210-219
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2017
This paper proposes a modified min-max algorithm (MMMA) for nonbinary quasi-cyclic low-density parity-check (NB-QC-LDPC) codes and an efficient parallel block-layered decoder architecture corresponding to the algorithm on a graphics processing unit (GPU) platform. The algorithm removes multiplications over the Galois field (GF) in the merger step to reduce decoding latency without any performance loss. The decoding implementation on a GPU for NB-QC-LDPC codes achieves improvements in both flexibility and scalability. To perform the decoding on the GPU, data and memory structures suitable for parallel computing are designed. The implementation results for NB-QC-LDPC codes over GF(32) and GF(64) demonstrate that the parallel block-layered decoding on a GPU accelerates the decoding process to provide a faster decoding runtime, and obtains a higher coding gain under a low $10^{-10}$ bit error rate and low $10^{-7}$ frame error rate, compared to existing methods.
A high throughput parallel decoding method is developed for context-based adaptive variable length codes. In this paper, several new design ideas are devised and implemented for scalable parallel processing, a reduction in area, and a reduction in power requirements. First, simplified logical operations instead of memory lookups are used for parallel processing. Second, the codes are grouped based on their lengths for efficient logical operation. Third, up to M bits of the input stream can be analyzed simultaneously. For comparison, we designed a logical-operation-based parallel decoder for M=8 and a conventional parallel decoder. High-speed parallel decoding becomes possible with our method. In addition, for similar decoding rates (1.57 codes/cycle for M=8), our new approach uses 46% less chip area than the conventional method.
In this paper, a novel parallel Viterbi decoding scheme is proposed to decrease the decoding latency and power consumption for the software-defined radio (SDR) system. It implements a divide-and-conquer approach by first dividing a block into a series of subblocks, then performing independent Viterbi decoding for each subsequence, and finally merging the surviving subpaths into the final path. Moreover, a network-on-chip-based SDR platform is used to evaluate the performance of the proposed parallel Viterbi decoding scheme. The experiment results show that our scheme can speed up the Viterbi decoding process without increasing the BER, and it performs better than the current state-of-the-art methods.
In this paper we propose a new iterative decoding method of turbo code which computes the log-likelihood ratios at each MAP (maximum a posteriori) decoder in parallel in each iteration step and combines them with proper weights to produce better decisions. Our results indicate that the proposed decoding method is particularly useful for systems with limited number of iterations and low code rates.
본 논문에서는, 병렬 혹은 직렬적으로 연접된 트렐리스 부호화 변조 기법 (Trellis coded modulation: TCM)을 위한 간단한 구조를 가진 향상된 반복적 복호 기법들이 제안되며, 동시에 제안된 기법들의 성능을 기존 기법들과 비교 제시한다. 제안된 복호 알고리즘은 기존 알고리즘의 단순 변형을 통해서 구현될 수 있음에도 불구하고, 모의실험 결과는 제안된 기법들이 부가 백색 가우스 잡음 채널 (Additive white Gaussian noise channel: AWGN channel) 및 레일리 (Rayleigh) 페이딩 채널 상에서 상당한 부호 이득을 제공함을 보여 준다.
최근 터보 부호에 비해서 구현시 복잡하지 않고, 높은 부호화율에서 거의 샤논 이론에 접근하는 Turbo Product Code(TPC)에 대해 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 초고속 통신 시스템에 적용하기 위한 고속 TPC 복호를 위한 세가지의 알고리즘을 제안하는 바이다. 첫째로, 기존의 Turbo Product code 복호기에서 row과 column을 직렬로 복호를 하지 않고 복호 구조가 병렬로 동작하는 Turbo Product code 복호기를 제안한다. 둘째로 반복 중지 알고리즘을 제안하고 마지막으로, P-Parallel 알고리즘을 통해 P rows와 P columns을 병렬로 처리하여 복호한다. 모의 실험을 한 결과 기존의 방식에 비해 복호 지연이 줄어들고 성능면에서 직렬 방식과 거의 비슷한 성능이 나타난다. 또한 고속알고리즘을 바탕으로 VHDL모델링을 하였으며, 이를 timing 시뮬레이션 하여 메모리 요구량 및 복호 속도 향상도를 분석하였다.
최근 터보 부호에 비해서 구현시 복잡하지 않고, 높은 부호화율에서 거의 샤논 이론에 접근하는 Turbo Product Code에 대해 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 기존의 Turbo Product code 복호기에서 row과 column을 직렬로 복호를 하지 않고 복호 구조가 병렬로 동작하는 Turbo Product code 복호기를 제안한다. 모의 실험을 한 결과 기존의 방식에 비해 복호 지연이 줄어들고 성능면에서 직렬 방식과 거의 비슷한 성능이 나타난다.
In this paper, we propose a high-speed turbo decoding algorithm and present results of its implementation. The latency caused by (de)interleaving and iterative decoding in conventional MAP turbo decoder can be dramatically reduced with the proposed scheme. The main cause of the time reduction is to use radix-4, center to top, and parallel decoding algorithm. The reduced latency makes it possible to use turbo decoder as a FEC scheme in the real-time wireless communication services. However the proposed scheme costs slight degradation in BER performance because the effective interleaver size in radix-4 is reduced to an half of that in conventional method. To ensure the time reduction, we implemented the proposed scheme on a FPGA chip and compared with conventional one in terms of decoding speed. The decoding speed of the proposed scheme is faster than conventional one at least by 5 times for a single iteration of turbo decoding.
새로운 컨텍스트 기반 적응형 가변 길이 코드의 효율적인 병렬처리 기법을 개발하였다. 본 논문에서는 확장적인 병렬처리, 작은 면적, 저전력 설계를 위한 몇 가지 새로운 아이디어 제시한다. 첫 번째, 빠른 저전력 연산을 위해 메모리 방식 대신에 단순화된 논리 연산 방식으로 회로를 설계하였다. 두 번째, 효율적인 논리 연산을 위하여 코드 길이를 이용하여 코드들을 그룹지었다. 세 번째, M 비트까지의 입력은 고속 처리를 위하여 병렬 처리하였다 비교를 위해 M=8인 병렬 논리 연산 복호기와 대표적인 기존 방식의 복호기를 설계하여 비교하였다. 실험 결과, 제안한 기법은 고속 병렬처리가 가능하며 같은 복호 속도 (M=8일 때, 1.57codes/cycle) 에서는 기존 방식의 복호기보다 46% 작은 면적을 사용한다.
In this article, we introduce a new class of product codes based on convolutional codes, called convolutional product codes. The structure of product codes enables parallel decoding, which can significantly increase decoder speed in practice. The use of convolutional codes in a product code setting makes it possible to use the vast knowledge base for convolutional codes as well as their flexibility in fast parallel decoders. Just as in turbo codes, interleaving turns out to be critical for the performance of convolutional product codes. The practical decoding advantages over serially-concatenated convolutional codes are emphasized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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