Sphere decoding (SD) for multiple-input and multiple-output systems is a well-recognized approach for achieving near-maximum likelihood performance with reduced complexity. SD is a tree search process, whereby a large number of nodes can be searched in an effort to find an estimation of a transmitted symbol vector. In this paper, a simple and generalized approach called layer pruning is proposed to achieve complexity reduction in SD. Pruning a layer from a search process reduces the total number of nodes in a sphere search. The symbols corresponding to the pruned layer are obtained by adopting a QRM-MLD receiver. Simulation results show that the proposed method reduces the number of nodes to be searched for decoding the transmitted symbols by maintaining negligible performance loss. The proposed technique reduces the complexity by 35% to 42% in the low and medium signal-to-noise ratio regime. To demonstrate the potential of our method, we compare the results with another well-known method - namely, probabilistic tree pruning SD.
복잡한 가상환경을 렌더링하는 방법으로 다단계 모델을 이용한 LoD (Level-of-Detail) 기법이 널리 이용되고 있다. 효과적인 다단계 모델 생성에 있어, 원래의 모델이 갖고 있는 중요한 시각적 요소를 보존하면서 낮은 상세도의 여러 모델을 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실루엣이나 후면 (backface)와 같은 시점과의 방향관계에 의한 요소들을 고려한 다단계 모델 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 시점과의 방향관계를 가우스 구 (Gaussian sphere) 를 확장한 다단계 관측구로 표현한다. 관측구는 각각의 면과 시점과의 방향관계를 효과적으로 표현함으로써 실루엣과 같은 방향관계를 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효과적인 자료 관리를 위하여 다단계 관측구를 사진트리 (quad-tree) 의 형태로 표현하였다. 본 논문에서는 제안된 관측구를 이용하여 실시간 단순화 기법을 개발하고 실제 실루엣 보존의 결과를 보인다. 제안된 방법을 사용하여 시점과의 방향관계를 고려한 다단계 모델을 생성하여 실시간 렌더링에 이용할 수 있다.
In this paper, we propose a parallel collaborative sphere decoder with a scalable architecture promising quasi-maximum likelyhood performance with a relatively small amount of computational resources. This design offers a hardware-friendly algorithm using a modified node operation through fixing the variable complexity of the critical path caused by the sequential nature of the conventional sphere decoder (SD). It also reduces the computational complexity compared to the fixed-complexity sphere decoder (FSD) algorithm by tree pruning using collaboratively operated node operators. A Monte Carlo simulation shows that our proposed design can be implemented using only half the parallel operators compared to the approach using an ideal fully parallel scheme such as FSD, with only about a 7% increase of the normalized decoding time for MIMO dimensions of $16{\times}16$ with 16-QAM modulation.
단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권3호
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pp.494-507
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2011
In this paper, we propose two schemes to reduce the complexity of fixed-complexity sphere decoder (FSD) algorithm in the ordering and tree-search stages, respectively, while achieving quasi-ML performance. In the ordering stage, we propose a QR-decomposition-based FSD signal ordering based on the zero-forcing criterion (FSD-ZF-SQRD) that requires only a few number of additional complex flops compared to the unsorted QRD. Also, the proposed ordering algorithm is extended using the minimum mean square error (MMSE) criterion to achieve better performance. In the tree-search stage, we introduce a threshold-based complexity reduction approach for the FSD depending on the reliability of the signal with the largest noise amplification. Numerical results show that in 8 ${\times}$ 8 MIMO system, the proposed FSD-ZF-SQRD and FSD-MMSE-SQRD only require 19.5% and 26.3% of the computational efforts required by Hassibi's scheme, respectively. Moreover, a third threshold vector is outlined which can be used for high order modulation schemes. In 4 ${\times}$ 4 MIMO system using 16-QAM and 64-QAM, simulation results show that when the proposed threshold-based approach is employed, FSD requires only 62.86% and 53.67% of its full complexity, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.330-343
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2011
In this paper, we propose two schemes to reduce the complexity of fixed-complexity sphere decoder (FSD) algorithm in the ordering and tree-search stages, respectively, while achieving quasi-ML performance. In the ordering stage, we propose a QR-decomposition-based FSD signal ordering based on the zero-forcing criterion (FSD-ZF-SQRD) that requires only a few number of additional complex flops compared to the unsorted QRD. Also, the proposed ordering algorithm is extended using the minimum mean square error (MMSE) criterion to achieve better performance. In the tree-search stage, we introduce a threshold-based complexity reduction approach for the FSD depending on the reliability of the signal with the largest noise amplification. Numerical results show that in $8{\times}8$ MIMO system, the proposed FSD-ZF-SQRD and FSD-MMSE-SQRD only require 19.5% and 26.3% of the computational efforts required by Hassibi’s scheme, respectively. Moreover, a third threshold vector is outlined which can be used for high order modulation schemes. In $4{\times}4$ MIMO system using 16-QAM and 64-QAM, simulation results show that when the proposed threshold-based approach is employed, FSD requires only 62.86% and 53.67% of its full complexity, respectively.
본 논문은 MIMO 통신 시스템을 위한 Dijkstra 탐색 기반의 제한된 연산량을 갖는 스피어 디코딩 (sphere decoding; SD) 알고리즘을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한다. Dijkstra 탐색 기반의 SD는 MIMO 심볼 검파 과정에서 저 복잡도로 준 최적의 에러율 성능을 달성하는 효율적인 tree 탐색 알고리즘이다. 하지만 Dijkstra 탐색 기반의 SD는 채널 환경에 따라 연산량이 가변적이고, 최악의 경우 전역 탐색의 경우에 해당하는 높은 연산량을 갖는 심각한 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 연산량을 제한시킨 새로운 Dijkstra 탐색 기반의 SD 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 연산량이 제한되었음에도 여전히 준 최적의 에러율 성능을 달성함을 모의 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 고차 MIMO 시스템을 위한 저 복잡도의 병렬 구형 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 정적 가지치기와 가변 가능한 다수의 노드연산기에 의한 동적 가지치기 기법을 통해서 종래의 Fixed-complexity sphere decoder(FSD) 알고리즘 대비 더 낮은 복잡도를 갖게 되며, quasi-maximum likelihood 검출 성능을 보인다. 알고리즘과 함께 제안된 노드연산기 또한, 기존 구형검출기의 순차적 연산 구조를 갖는 노드 연산을 고정된 복잡도를 갖도록 제안하여 하드웨어 구현의 용이성을 제공한다. 16QAM 복조를 하는 고차 MIMO 무선통신의 몬테카를로 모의실험을 통해서, 종래의 저 복잡도를 갖는 FSD 알고리즘 대비, 제안된 알고리즘이 평균적으로 단 6.3%의 검출 시간이 증가되면서 평균 55% 탐색노드가 감소하여 연산 복잡도가 낮아지는 것을 보여주었다.
In the present study, effects of tree-stream turbulence and surface trip wire on the flow past a sphere at $Re\;=\;0.4\;{\times}\;10^5\;{\sim}\;2.8\;{\times}\;10^5$ are investigated through wind tunnel experiments. Various types of grids are installed upstream of the sphere in order to change the tree-stream turbulence intensity. In the case of surface trip wire, 0.5mm and 2mm trip wires are attached from $20^{\circ}\;{\sim}\;90^{\circ}$ at $10^{\circ}$ interval along the streamwise direction. To investigate the flow around a sphere, drag measurement using a load cell, surface-pressure measurement, surface visualization using oil-flow pattern and near-wall velocity measurement using an I-type hot-wire probe are conducted. In the variation of free-stream turbulence, the critical Reynolds number decreases and drag crisis occurs earlier with increasing turbulence intensity. With increasing Reynolds number, the laminar separation point moves downstream, but the reattachment point after laminar separation and the main separation point are fixed, resulting in constant drag coefficient at each free-stream turbulence intensity. At the supercritical regime, as Reynolds number is further increased, the separation bubble is regressed but the reattachment and the main separation points are fixed. In the case of surface trip wire directly disturbing the boundary layer flow, the critical Reynolds number decreases further with trip wire located more downstream. However, the drag coefficient after drag crisis remains constant irrespective of the trip location.
스피어 디코딩은 MIMO 심볼검출 기법 중 가장 유망한 기법 중 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 2 레벨 탐색 스피어 디코딩 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 심볼검출 시에 성능향상에 영향을 줄 수 있는 유용한 후보군이 이전 단계에서 버려지는 것을 피하기 위해서, 2 레벨 트리 탐색을 동시에 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘이 BER 측면에서 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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