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.
Error control performance of punctured convolutional codes is considered in digital mobile radio communication wherein GMSK and DQPSK are assumed to be employed as a modulation scheme. Bit error rates of the two modulation systems with the punctured convolutional code are computed, and compared each other, some good punctured convolutional codes are searched and listed fork practical application to the digital mobile radio communication.
The next generation mobile communication systems require error correcting schemes that can be adaptable to various code rates and lengths with negligible performance degradation. Serial concatenated convolutional codes can be a good candidate satisfying these requirements. In this paper, we propose new rate-compatible punctured serial concatenated convolutional code (RCPSCCC) which performs better than the RCPSCCC proposed by Chandran and Valenti in the sense of the rate compatibility. These codes are evaluated and analyzed by using computer simulation and SNR evolution technique. As their application, Type-II hybrid automatic repeat request (HARQ) schemes using both RCPSCCCs are constructed and new RCPSCCC is shown to have better throughput.
In this paper, we present a new cぉnet coding method, so called MLC (Multi-Level Codes), for error detection and correction in digital wireless communication. MLC coding method we the same coding procedure wed in the convolutional coding but it is distinguished from the existing convolutional coding in point of generating the code word by using multi-level information data (M-ary signal) and in point of speed of coding procedure Through computer simulation, we analyze the performance of the coding method suggested here compared to convolutional coding method in case of modulo-operation and in case of non-binary coding Procedure respectively under various channel environments.
신호 대 잡음비(SNR)가 낮을 때에는, 하이브리드 연쇄 부호화 시스템의 성능분석도구로 컴퓨터 시뮬레이션을 사용한다. 그러나, 과대한 시뮬레이션을 요구하는 높은 신호 대 잡음비 영역에서는 BER(비트오류확률)과 WER(위드오류확률)에대한 평균 상한계(average upper bound)가 사용된다. [1]에서, 평균 상한계를 얻기 위해서는 모든 구성코드의 WEF(weight enumerating functions)가 필요했다. 본고에서는 구성코드로써 RSC(Recursive Systematic Convolutional) 부호를 사용하고 이에 대한 해석을 위하여 WEF 대신에 유효자유거리(effective free distances)를 사용함으로써 하이브리드 연쇄 길쌈부호(Hybrid Concatenated Convolutional Codes)의 비트오류확률과 워드오류확률에 대한 상한계를 유도하고, AWGN(가산성 백색 가우시안 잡음)과 레일레이/라이시안 페이딩채널에 대한 비트오류확률과 워드오류확률을 분석한다.
병렬 연쇄 컨볼루션 부호 및 직렬 연쇄 컨볼루션 부호의 ML 연판정 복호에 대한 비트오율확률의 상한치는 가중치 열거함수(Weight Enumerating Function; WEF)를 통해서 구할 수 있으며, 이 상한치는 반복 택 알고리듬과 양방향 탐색 알고리듬을 혼합한 새로운 오류사건 탐색 알고복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 된다. 본 논문에서는 스리듬을 제안하고, 얻어진 오류사건을 이용하여 WEF를 계산하는 알고리듬을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 반복복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 됨을 확인하였다.
통신, 컴퓨터를 포함한 많은 분야에서는 디지털 데이터를 신뢰성 있게 전달하기 위하여 채널 부호화를 사용하게 된다. 채널 부호화 된 신호가 전송 되었을 때 수신 측에서 채널 부호화 기법과 생성 파라미터를 알지 못한다면 복호는 어렵게 된다. 본 논문에서는 채널 부호화 기법 중 하나인 길쌈 부호(convolutional code)와 천공 패턴이 적용된 천공 길쌈 부호의 생성 파라미터 분석 방법을 제시한다. 또한 AWGN 채널 환경에서 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
The aim of this study is to rectify the misclassified image features and enhance the performance of image classification tasks by incorporating a channel- coding technique, widely used in telecommunication. Specifically, the proposed algorithm employs the error - correcting mechanism of convolutional coding combined with the convolutional neural networks (CNNs) that are the state - of- the- arts image classifier s. We develop an encoder and a decoder to employ the error - correcting capability of the convolutional coding. In the encoder, the label values of the image data are converted to convolutional codes that are used as target outputs of the CNN, and the network is trained to minimize the Euclidean distance between the target output codes and the actual output codes. In order to correct misclassified features, the outputs of the network are decoded through the trellis structure with Viterbi algorithm before determining the final prediction. This paper demonstrates that the proposed architecture advances the performance of the neural networks compared to the traditional one- hot encoding method.
메모리 등의 저장 장치는 다양한 전자제품에 널리 이용되면서 높은 메모리 집적도가 요구되고 있으며 멀티 레벨로 데이터를 저장하는 단계에 이르렀다. 그 결과 데이터의 오류율은 더 높아지게 되었다. 본 논문에서 우리는 저장장치의 낮은 오류율을 만족시키기 위하여 통신시스템에서 널리 사용되고 있는 오류정정부호 기법을 적용하였다. 평균 오류율 (BER)이 $10^{-5}$ 또는 $5{\times}10^{-6}$인 AWGN 채널에서 4-level cell을 이용한 저장장치에 대하여 목표 부호율 0.99과 목표 오류율 (BER) $10^{-11}$과 $10^{-13}$를 만족시킬 수 있는 방법을 알아본다. 높은 부호율에서는 연접부호의 성능이 블록 부호만 사용한 경우보다 좋지 않은 경우도 많으며, 이때 천공을 많이 한 경우에도 성능 열화가 덜한 안쪽 부호를 선정하는 것이 중요함을 확인하였다. 일반적인 feedfoward systematic 길쌈 부호를 이용한 연접부호는 복잡도를 고려하지 않더라도 블록 부호를 단독으로 사용한 경우보다 성능이 좋지 않음을 확인하였고, 높은부호율 에서도 성능이 우수한 천공 길쌈 부호를 만들기 위해서는 RSC 부호를 사용해야 한다는 것을 모의실험 결과를 통해 보여준다.
We propose a new serial concatenation scheme for space-time and recursive convolutional codes, in which a space-time code is used as the outer code and a single recursive convolutional code as the inner code. We discuss previously proposed serial concatenation schemes employing multiple inner codes and compare them with the new one. The proposed method and the previous one with joint decoding, both performing a combined decoding of the simultaneous output signals from multiple antennas, give a large performance gain over the separate decoding method. In decoding complexity, the new concatenation scheme has a lower complexity compared with the multiple encoding/joint decoding scheme due to the use of the single inner code. Simulation results for a communication system with two transmit and one receive antennas in a quasi-static Rayleigh fading channel show that the proposed scheme outperforms the previous schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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