• 한국통신학회논문지
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• 제34권11C호
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• pp.1025-1028
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• 2009

본 논문에서는 기존의 단순 한계와 Maximum Likelihood (ML) 추정 입력 출력 무게 분포를 사용하여 몇 개의 불규칙한 LDPC 부호의 ML 복호에 대한 성능의 상향 한계를 구하고 부호의 길이가 길어지면 Belief-Propagation (BP) 복호의 성능이 ML 복호 성능에 단순하게 근접해 간다는 일반적인 견해와는 상반되게 정점 성능 감쇠(Peak Degradation)에 다다르기 이전에는 부호의 길이가 길어지면 오히려 BP 복호의 성능이 ML 복호 성능으로부터 성능 감쇠 폭이 증가하고 정점 성능 감쇠를 지난 후에 일반적인 견해가 적용되는 것을 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권4호
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• pp.371-383
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• 2019

Panel data sets have been developed in various areas, and many recent studies have analyzed panel, or longitudinal data sets. Maximum likelihood (ML) may be the most common statistical method for analyzing panel data models; however, the inference based on the ML estimate will have an inflated Type I error because the ML method tends to give a downwardly biased estimate of variance components when the sample size is small. The under estimation could be severe when data is incomplete. This paper proposes the restricted maximum likelihood (REML) method for a random effects panel data model with a censored dependent variable. Note that the likelihood function of the model is complex in that it includes a multidimensional integral. Many authors proposed to use integral approximation methods for the computation of likelihood function; however, it is well known that integral approximation methods are inadequate for high dimensional integrals in practice. This paper introduces to use the moments of truncated multivariate normal random vector for the calculation of multidimensional integral. In addition, a proper asymptotic standard error of REML estimate is given.

• Journal of Communications and Networks
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• 제8권2호
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• pp.205-211
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• 2006

This paper considers the maximum likelihood (ML) detection of 16-ary differential amplitude and phase shift keying (DAPSK) in Rayleigh fading channels. Based on the conditional likelihood function, two new receiver structures, namely ML symbol-by-symbol receiver and ML sequence receiver, are proposed. For the symbol-by-symbol detection, the conventional DAPSK detector is shown to be sub-optimum due to the complete separation in the phase and amplitude detection, but it results in very close performance to the ML detector provided that its circular amplitude decision thresholds are optimized. For the sequence detection, a simple Viterbi algorithm with only two states are adopted to provide an SNR gain around 1 dB on the amplitude bit detection compared with the conventional detector.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11A호
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• pp.1063-1071
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• 2008

본 논문에서는 multiple input multiple output (MIMO) 시스템에서 Zero Forcing (ZF) 검파 결과가 Maximum Likelihood (ML) 검파 결과와 일치하는지 여부를 사전에 검증할 수 있는 사전 검증기를 제안하였다. MIMO 수신기에서 ZF 검파 결과는 신호 대 잡음 환경이 양호한 경우 약 90% 이상이 ML 검파 결과와 일치하기 때문에 제안된 검증기를 사용하여 MIMO 신호를 검파하면 10% 정도만 계산량이 복잡한 ML 검파 방식을 사용하고 나머지는 간단히 ZF 검파만 수행하면 된다. 제안된 검증기는 ZP 검파 결과를 이용하여 MIMO 신호를 single input multiple output (SIMO) 신호로 변환한 후 검파를 수행하면 안테나 다이버시티 이득을 얻을 수 있고 잡음 분산이 줄어드는 효과를 이용하여 설계되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 사전 검증기는 신호 대 잡음이 양호한 경우 80% 이상의 정확한 true 판정 확률을 얻었으며 이때 false 판정 확률은 $10^{-4}$ 정도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11A호
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• pp.1167-1175
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• 2006

ML-DFE(Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization) 기법은 V-BLAST와 같은 공간다중화 MIMO시스템에서 ML 기법의 구현 복잡도를 줄이기 위한 준 최적 신호검출기법으로 불 수 있다. ML-DFE 기법은 ML 기법과 DFE 기법을 결합하여 오차전파를 줄이면서 rich scattering 환경에서 높은 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 ML-DFE 기법과 동일한 성능을 보이면서 연산복잡도를 줄일 수 있는 MML-DFE(Modified Maximum Likelihood - Decision Feedback Equalization) 기법을 제안한다. 또한 FPGA 구현을 통하여 제안된 MML-DFE 기법이 기존 ML-DFE 기법에 비하여 구현복잡도를 크게 감소시키면서 동일한 성능을 유지함을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7C호
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• pp.616-626
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• 2007

무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템 수신부에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되어졌다. 다양한 신호검출 기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD)과 같은 기존 기법들은 maximum likelihood (ML)기법과 유사한 성능을 가진 것으로 보고되었다. 본 논문에서는 ML 기법과 거의 동일한 성능을 가지면서 낮은 연산복잡도를 보이는 새로운 신호검출 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법은 ML 기법과 거의 동일한 성능을 보이면서 MMSE-OSIC와 유사한 연산복잡도를 가지는 것을 보인다. 또한 기존의 QRM-MLD, SD 기법들의 경우 hard decision 후 추가적인 연산을 통해 soft decision을 위한 log likelihood ratio(LLR) 값을 생성하는 반면, 제안된 기법에서는 추가적인 연산 없이 LLR 값을 성공적으로 생성할 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.20-31
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• 1994

다중 정현파의 주파수를 추정하는 최우도(ML) 방법은 주파수 추정에 정밀도를 보여주고 있으나, 최우도 함수가 주파수 추정에 쓰이는 경우 고도의 비선형성 때문에 추정에 많은 희생을 요구하고 있다. 본 논문에서는 최우도 방법의 비선형성을 개선하기 위해, 신호속에 포함된 정현 주파수의 추정을 용이하게 할 수 있는 단순화된 최우도 방법을 제시한다. 이 새로운 주파수 추정 방법을 백색 또는 칼라 잡음의 보기들에 적용하고, Monte-carlo 시뮬레이션을 실행하여 통계적 평균값, 평균 제곱근 및 상대 바이어스를 기존의 가장 우수한 방법인 MFBLP 방법과 비교한다. 또한 스펙트럼 파우어 밀도와 단위 원에서의 주파수 위치를 그림을 통하여 나타낸다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권1호
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• pp.26-35
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• 2014

We consider multiple-input multiple-output decode-and-forward relay systems in Rayleigh fading channels under the partial channel state information (CSI) that the channel statistics of the source-relay (SR) link and the instantaneous CSI of the source-destination and relay-destination links are known at the destination. In this paper, we propose a new near maximum likelihood (near-ML) decoder with two-level pairwise error probability (near-ML-2PEP) which uses the average PEP instead of the exact PEP. Then, we theoretically prove that the near-ML and near-ML-2PEP decoders achieve the maximum diversity, which is confirmed by Monte Carlo simulations. Moreover, we show that the near-ML-2PEP decoder can also achieve the maximum diversity by substituting the average PEP with the values that represent the error performance of the SR link.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.981-989
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• 2015

최적 ML(Maximum Likelihood) 기법 및 sphere decoding(SD), QRM-MLD(QR decomposition with M-algorithm Maximum Likelihood Detection) 기반의 준 최적 검출 기법을 적용한 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서의 LLR(Log Likelihood Ratio) 계산은 변조 차수 및 송/수신 안테나의 수가 증가할수록 그 복잡도가 지수적으로 증가하여 구현 및 성능 면에서 큰 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 고차 변조 방식 기반의 $N_T{\times}N_R$ MIMO시스템 수신기의 QRM-MLD 기반 MIMO 검출기에서 연판정 시 아주 낮은 복잡도로 1dB 이내의 ML 검출 기법에 대한 오류 성능 접근도를 갖는 LLR 계산 방법을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 여러 M 값에 대한 MIMO 시스템의 BER(Bit Error Rate) 결과를 도출하고 분석하여 제시된 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12C호
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• pp.1082-1087
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• 2008

MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.