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.
본 논문에서는 곱부호를 위한 연판정 데이터의 결합을 이용한 복호 기법을 유한 비트 연판정만을 적용하여 사용할 수 있도록 새로운 연판정 데이터의 결합 법칙을 제시한다. 기존의 무한 연판정을 이용한 복호 기법은 복잡한 tanh 연산에 기반을 두고 있으므로 높은 연산 복잡도와 함께 하드웨어에 적용하기 어려운 단점이 있다. 따라서 기존 복호 기법에서 이용되는 연산들을 분석하여 작성한 간단한 연산 테이블을 이용하여 복호하는 방법을 제시한다. 또한 연판정 데이터를 적용하기 용이한 길쌈부호를 곱부호의 수평부호로 이용하였을 때 연판정 데이터의 결합 방식을 찾는 방법을 제시하고 모의 실험을 통해 성능을 검증한다. 제안된 알고리듬은 4비트 유한 연판정을 적용한 길쌈부호를 곱부호의 수평부호로 이용하였을 때 무한 연판정을 적용한 경우의 성능에 근접함을 보였다.
본 논문은 오류정정부호의 하나인 LDPC 패리티검사 행렬을 생성 하는 방법에 관한 논문으로 또 다른 오류정정부호의 하나인 길쌈부호를 이용하여 LDPC 패리티검사 행렬을 생성하면 터보부호처럼 LDPC 부호에서도 다양한 부호율을 쉽게 얻을 수 있다는 장점을 가진다. 또한 복호기에서 LDPC에서의 복호방식 뿐 아니라 길쌈부호의 복호방식인 비터비알고리즘도 적용할 수 있는 장점을 가진다. 또한 보통의 오류정정부호의 경우 프레임크기가 커야 오류정정성능이 안정적으로 나오는데, 새로 제시하는 방식을 통해 프레임크기가 작은 부호의 경우에도 성능열화를 어느 정도 막을 수 있다.
본 논문에서는 직렬 연접 길쌈 부호와 LDPC 부호를 이용하여 수직자기기록 채널에서의 성능을 조사하였다. 실험과정에서 기록 밀도는 1.7, 2.0, 2.4, 2.8 일 때를 각각 실험하였다. 직렬 연접 길쌈 부호는 LDPC 부호보다 복호기의 구현 복잡도가 더 낮다. 직렬 연접 부호는 순환 구조적 길쌈 부호의 부호기와 복호기, 그리고 프리코더와 인터리버로 이루어져 있다. 본 실험에서 직렬 연접 길쌈 부호의 복호 알고리즘은 메시지 전달 알고리즘을 이용하였으며, LDPC 부호의 복호 알고리즘은 Sum Product 알고리즘을 이용하였다. 신호 검출기와 오류정정부호 사이에 반복 복호 기법을 적용한 터보등화기 기법을 적용하였고, 기록 밀도가 높아짐에 따라 직렬 연접 길쌈 부호가 LDPC 부호 보다 더 효율 적인 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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