The use of network coding in wireless networks has been proposed in the literature for energy efficient broadcast. However, the decoding complexity of existing algorithms is too high for low-complexity devices. In this work we formalize the all-to-all information exchange problem and shows how to optimize the transmission scheme in terms of energy efficiency. Furthermore, we prove by construction that there exists O(1) -complexity network coding algorithms for grid networks which can achieve such optimality. We also present low-complexity heuristics for random. topology networks. Simulation results show that network coding algorithms outperforms forwarding algorithms in most cases.
This paper presents low latency and/or computation algorithms of iterative codes of turbo codes, turbo product codes and low density parity check codes for use in wireless broadband communication systems. Due to high coding complexity of iterative codes, this paper focus on lower complexity and/or latency algorithms that are easily implementable in hardware and further accelerate the decoding speed.
Motion estimation (ME) algorithms supporting quarter-pixel accuracy have been recently introduced to retain detailed motion information for high quality of video in the state-of-the-art video compression standard of H.264/AVC. Conventional sub-pixel ME algorithms in the spatial domain are faced with a common problem of computational complexity because of embedded interpolation schemes. This paper proposes a low-complexity sub-pixel motion estimation algorithm in the transform domain utilizing shifting matrix. Simulations are performed to compare the performances of spatial-domain ME algorithms and transform-domain ME algorithms in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and the number of bits per frame. Simulation results confirm that the transform-domain approach not only improves the video quality and the compression efficiency, but also remarkably alleviates the computational complexity, compared to the spatial-domain approach.
This paper proposes a low complexity super resolution algorithm for frequency modulated continuous wave (FMCW) radar systems for foreign object debris (FOD) detection. FOD radar has a requirement to detect foreign object in small units in a large area. However, The fast Fourier transform (FFT) method, which is most widely used in FMCW radar, has a disadvantage in that it can not distinguish between adjacent targets. Super resolution algorithms have a significantly higher resolution compared with the detection algorithm based on FFT. However, in the case of the large number of samples, the computational complexity of the super resolution algorithms is drastically high and thus super resolution algorithms are difficult to apply to real time systems. In order to overcome this disadvantage of super resolution algorithm, first, the proposed algorithm coarsely obtains the frequency of the beat signal by employing FFT. Instead of using all the samples of the beat signal, the number of samples is adjusted according to the frequency of the beat signal. By doing so, the proposed algorithm significantly reduces the computational complexity of multiple signal classifier (MUSIC) algorithm. Simulation results show that the proposed method achieves accurate location even though it has considerably lower complexity than the conventional super resolution algorithms.
본 논문에서는 영상의 지역 특성별로 보간 방법을 적응적으로 선택하여 적용하는 효과적인 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 알고리듬들의 경우 각기 다른 방법으로 방향성을 구하기 때문에 영상의 지역 특성별로 성능이 다르게 나오는 경우가 있다. 또한, FDD(Fine Directional De-interlacing) 알고리듬의 경우 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)은 다른 알고리듬들에 비해 높게 나오지만 계산량이 많다는 단점이 있다. 이를 보안하기 위해 본 논문에서는 여러 영상들에서 계산량은 적으면서 화질 성능은 뛰어난 LA(Line Average), MELA(Modified Edge-based Line Average), LCID(Low-Complexity Interpolation Method for De-interlacing) 알고리듬들 중 지역복잡도 (DoLC, Degree of Local Complexity)별로 효과적인 알고리듬을 학습하여 이를 이용하여 보간을 수행하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 좋은 성능에 비해 계산량이 적은 LCID 알고리듬과 비슷한 계산량을 보이면서 객관적 화질이 우수한 FDD, MELA 알고리듬보다 PSNR로 대표되는 객관적 화질과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 알 수 있다.
Next generation wireless receivers demand low computational complexity algorithms with high computing power in order to perform fast signal detections and error estimations. Several signal detection and estimation algorithms have been proposed for next generation wireless receivers which are primarily designed to provide reasonable performance in terms of signal to noise ratio (SNR) and bit error rate (BER). However, none of them have been chosen for direct implementation as they offer high computational complexity with relatively lower computing power. This paper presents a low-complexity power-efficient algorithm that improves the computing power and provides relatively faster signal detection for next generation wireless multiuser receivers. Measurement results of the proposed algorithm are provided and the overall system performance is indicated by BER and the computational complexity. Finally, in order to verify the low-complexity of the proposed algorithm we also present a formal mathematical proof.
This paper proposes two kinds of complexity-reduced algorithms for a low density parity check (LDPC) decoder. First, sequential decoding using a partial group is proposed. It has the same hardware complexity and requires a fewer number of iterations with little performance loss. The amount of performance loss can be determined by the designer, based on a tradeoff with the desired reduction in complexity. Second, an early detection method for reducing the computational complexity is proposed. Using a confidence criterion, some bit nodes and check node edges are detected early on during decoding. Once the edges are detected, no further iteration is required; thus early detection reduces the computational complexity.
V-BLAST의 신호 복원을 위한 기법으로는 MMSE, ZF, ML 등이 있으며, 이중 ML 기법이 최적의 성능을 나타낸다. 그러나 ML 기법은 송신안테나 수와 변조차수에 따라 연산복잡도가 지수적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 V-BLAST의 신호 복원을 위해 보다 낮은 복잡도를 갖는 저 복잡도 선형 ML검출 기법을 제안하고 이 시스템을 기존의 검출 기 법들과 BER과 연산량 측면에서 비교, 분석하였다. 분석결과 제안한 검출기법의 BER 성능은 ZF과 MMSE 검출기법보다 우수하였고 ML 검출기법과는 유사하였다. 그러나 연산량 측면에서는 제안한 시스템의 연산량이 ML 검출기법의 연산량보다 약 50%정도 적었다. 이 결과들을 통해 본 논문에서 제안한 저 복잡도 선형 ML 검출기법이 기존의 검출기법 보다 우수함을 알 수 있다.
본 논문에서는 주파수 옵셋 및 반송파 위상을 간단히 동시에 추정하기 위한 세 가지 알고리듬(low-complexity joint estimation algorithms : LJEAs)을 제안한다. 제안된 LJEA들의 핵심은 수신 신호의 주파수 및 위상 스펙트럼에서 주엽(main lobe)의 상관값을 이용하여 내분점을 기초로 보간한 후 주파수 옵셋 및 반송파 위상을 추정하되 주파수 옵셋을 먼저 추정하고 추정된 주파수 옵셋을 이용하여 반송파 위상을 동시에 추정하는 것이다. 제안된 LJEA들은 추정 범위( f$_{d}$${\times}$T$_{s}$ )가 1/2N$_{s}$ 혹은 1/N$_{s}$ 보다 작으며 이는 기존 알고리듬의 추정 범위와 비슷하다. 그러나 LJEA들은 오직 2N$_{s}$ 또는 4N$_{s}$ 의 복소 곱셈만이 필요하므로 기존 알고리듬에 비해서 매우 간단하다. 그럼에도 불구하고 LfEA들의 추정 성능은 기존 알고리듬의 성능보다도 우수함을 알 수 있다. 제안된 LJEA들은 위성 통신 시스템과 같은 버스트 모드 디지털 전송을 하는 시스템에서 주파수 옵셋 및 반송파 위상을 동시에 추정하기 위해 사용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.3921-3944
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2015
Currently Energy-Saving (ES) methods in cellular networks could be improved, as compensation method for irregular Base Station (BS) deployment is not effective, most regional ES algorithm is complex, and performance decline caused by ES action is not evaluated well. To resolve above issues, a low-complexity energy efficient BS cooperation mechanism for Long Time Evolution (LTE) networks is proposed. The mechanism firstly models the ES optimization problem with coverage, resource, power and Quality of Service (QoS) constraints. To resolve the problem with low complexity, it is decomposed into two sub-problems: BS Mode Determination (BMD) problem and User Association Optimization (UAO) problem. To resolve BMD, regional dynamic multi-stage algorithms with BS cooperation pair taking account of load and geographic topology is analyzed. And then a distributed heuristic algorithm guaranteeing user QoS is adopted to resolve UAO. The mechanism is simulated under four LTE scenarios. Comparing to other algorithms, results show that the mechanism can obtain better energy efficiency with acceptable coverage, throughput, and QoS performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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