본 논문에서는 5 ㎓대 IEEE 802.11a WLAN 시스템의 채널 부호화와 복호화 방법으로 길쌈부호기(con-volutional code)와 연판정(soft decision) 비터비 복호기를 사용하는 기존의 방식 대신에 에러정정 능력을 높이기 위하여 송신단에서는 블록터보코드(Block Turbo Code)를 사용하여 채널을 부호화를 하고 수신단에서는 반복(iterative) 복호 알고리즘을 사용하여 복호하는 방법을 WLAN 시스템에 적용시킨 시스템 모델을 제안하고 성능을 비교 분석한다. 실험 결과 기존의 방법보다 본 논문에서 제안한 방법을 WLAN 시스템에 적용 시각 전송속도에 따라 2.5 ㏈∼3.5 ㏈의 성능효과를 보였다.
In this paper, we extend the derivation of the iterative soft-output Viterbi algorithm (SOVA) for partial response (PR) channels, and modify its decoding process such that it works consistently for arbitrary high code rates, e.g., rate 64/65. We show that the modified SOVA always outperforms the conventional SOVA that appears in the literature with a significant difference for high code rates. It also offers a significant cut down in the trace-back computations. We further examine its performance for parallel and serial concatenated codes on a precoded Class IC partial response (PR4) channel. Code rates of the form $\frac{k_0}{k_0+1}$($k_0$ = 4, 8, and 64) are considered. Our simulations indicate that the loss suffered by the modified SOVA, relative to the APP algorithm, is consistent for all code rates and is at most 1.2 dB for parallel concatenations and at most 1.6 dB for serial concatenations at $P_b$ = $10^{-5}$.
본 논문에서는 CDMA 이동통신에서 매 프레임마다 다른 전송속도로 전송된 음성통화신호를 복호할 때 필연적으로 발생하는 스케일링과정에 대한 새로운 알고리듬을 제안하였다. 기존의 스케일링방법에서는 SM(symbol metric table)라는 룩업 테이블을 사용하였으나, 제안된 알고리듬은 룩업 테이블을 사용하지않고 실시간으로 비트처리방법을 통하여 스케일링하는 간단한 알고리듬이다. AWGN 채널과 레일리페이딩 채널에서 컴퓨터 모의실험을 통하여 BER(bit error rate) 성능을 살펴보았다. 모의실험 결과 제안된 방식은 H/W 복잡도는 오히려 감소하면서, 레일리 페이딩채널에서 약 0.3∼0.8dB 정도의 성능 이득을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 CPM(continuous phase modulation) 변조방식에 연집 에러 검출및 최대 확률론적 복호방식으로 구성된 연집에러 정정을 위한 이중모드 적응 복호 알고리듬을 제시한다. 이중모드(dual mode) 적응 복호기는 비터비 복호기로 동작하다가, 비터비 복호기에 의해 정정될 수 없는 에러가 검출될 경우 연집 에러 정정모드로 전환되어 복호가 수행된다. 페이딩 채널에서 이중모드 적응 복호 알고리듬과 인터리빙 방식이 같은 메모리의 양을 사용했을 때에, 이중모드 적응 복호기의 성능이 인터리빙을 사용했을 때의 성능 보다 우수함을 알 수 있다. 본 논문의 실험 결과에서 얻어진 성능 향상의 이점 이외에도 이중모드 적응복호 알고리듬을 사용하면 인터리빙 방법을 사용할 때에 발생되는 긴 시간지연의 문제점도 극복할 수 있다.
In this paper, we present a design of modem and vocoder digital signal processor (DSP) chips for CDMA mobile station. The modem chip integrates CDMA reverse link modulator, CDMA forward link demodulator and Viterbi decoder. This chip contains 89,000 gates and 29 kbit RAMs, and the chip size is $10 mm{\times}10.1 mm$ which is fabricated using a $0.8{\mu}m$ 2 metal CMOs technology. To carry out the system-level simulation, models of the base station modulator, the fading channel, the automatic gain control loop, and the microcontroller were developed and interfaced with a gate-level description of the modem application specific integrated circuit (ASIC). The Modem chip is now successfully working in the real CDMA mobile station on its first fab-out. A new DSP architecture was designed to implement the Qualcomm code exited linear prediction (QCELP) vocoder algorithm in an efficient way. The 16 bit vocoder DSP chip has an architecture which supports direct and immediate addressing modes in one instruction cycle, combined with a RISC-type instruction set. This turns out to be effective for the implementation of vocoder algorithm in terms of performance and power consumption. The implementation of QCELP algorithm in our DSP requires only 28 million instruction per second (MIPS) of computation and 290 mW of power consumption. The DSP chip contains 32,000 gates, 32K ($2k{\times}16\;bit$) RAM, and 240k ($10k{\times}24\;bit$) ROM. The die size is $8.7\;mm{\times}8.3\;mm$ and chip is fabricated using $0.8\;{\mu}m$ CMOS technology.
컨벌루셔널 부호의 복호를 위한 M-알고리듬은 복호 트렐리스의 매 단계에서 미리 정해진 개수의 생존 경로를 유지하는 방법으로 구현이 쉽고 고속 데이터의 실시간 처리에 적합하며 최적 복호인 비터비 알고리듬에 비해 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다. 반면, 트렐리스 상에서 올바른 경로가 생존 경로에 포함되지 않는 경우 연속된 복호 오류를 생성하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 복호 복잡도, 프레임 길이, 부호 구속장의 변화에 따른 M-알고리듬의 성능 분석 결과를 제시하고 구속장을 확장한 부호와 M-알고리듬을 통한 복호를 결합하여 사용 시 얻을 수 있는 성능 이득을 정량화 하였다. 특히 제한된 프레임 길이를 갖는 전송 시스템에 적용되는 경우, 증가된 부호 자유 거리에 의한 성능 이득 효과가 올바른 경로 손실에 의한 성능 감소 효과에 비해 더 큼을 확인하였다. 길이 L=100인 프레임의 오율이 0.01%일 때, 64개의 생존 경로를 갖는 복호를 사용하여 얻어지는 신호 대 잡음비 이득은 구속장을 K=7으로부터 X=9, 11, 15로 증가시킴에 따라 각각 0.6, 0.75, 0.8dB가 된다.
The traditional fault diagnosis method for photovoltaic (PV) inverters has a difficult time meeting the requirements of the current complex systems. Its main weakness lies in the study of nonlinear systems. In addition, its diagnosis time is long and its accuracy is low. To solve these problems, a hidden Markov model (HMM) is used that has unique advantages in terms of its training model and its recognition for diagnosing faults. However, the initial value of the HMM has a great influence on the model, and it is possible to achieve a local minimum in the training process. Therefore, a genetic algorithm is used to optimize the initial value and to achieve global optimization. In this paper, the HMM is combined with a genetic algorithm (GHMM) for PV inverter fault diagnosis. First Matlab is used to implement the genetic algorithm and to determine the optimal HMM initial value. Then a Baum-Welch algorithm is used for iterative training. Finally, a Viterbi algorithm is used for fault identification. Experimental results show that the correct PV inverter fault recognition rate by the HMM is about 10% higher than that of traditional methods. Using the GHMM, the correct recognition rate is further increased by approximately 13%, and the diagnosis time is greatly reduced. Therefore, the GHMM is faster and more accurate in diagnosing PV inverter faults.
본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.
RFID는 각종 서비스 산업은 물론 물류, 산업 현장, 제조 공장과 국방 분야까지 물품의 흐름이 있는 곳이면 어디에서나 적용이 가능하여 사회 여러 분야로부터 큰 관심을 받고 있다. 그러나, 현재 900MHz 대역의 RFID에서 사용하는 ISO/IEC 18000-6의 프로토콜에서는 에러검출을 위한 CRC16만을 사용함으로써 낮은 수준의 보안과 양호한 채널 환경에서 대량의 물품을 빠른 시간 내에 인식하는 상황에서는 적합하나 데이터 양이 적고 놀은 수준의 보안이 요구되는 곳이나 채널 환경이 열악한 곳에서는 에러정정능력을 갖추지 못해 데이터의 신뢰성이 떨어질 것으로 예상된다. 돈 논문에서는 이와 같은 높은 수준의 보안이 요구되는 곳이나 잡음이 많은 채널 환경에서의 RFID 사용을 가정하여 ISO/IEC 18000-6 규격을 응용하여 적용하는 한 가지 방법으로서 콘벌루션 부호의 적용을 시도하였으며, 이를 구현하고 성능을 측정하였다. 신호의 제어와 전송을 위하여 마이크로프로세서와 RF부를 구현하였고, RFID 시스템의 신뢰성 향상을 위해 리더기에서 태그로의 명령어 및 데이터 전송 시에 FPGA를 이용하여 콘벌루션 부호를 구현하였다. 이러한 채널 부호를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때의 프레임 오류율과 채널의 가시 성분이 있을 경우와 없을 경우를 나누어 프레임 오류율을 측정 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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