The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.6
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pp.57-62
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2011
In this paper an efficient LT decoding scheme using GE triangularization is proposed. The proposed algorithm has the desirable performance in terms of both overhead and computational complexity. Belief propagation algorithm is a fast and simple decoding scheme for LT codes. However, for a small code block length k, it requires a large overhead to decode, and OFG which has a small overhead has a large computational complexity. Simulation results show that the proposed algorithm noticeably reduces the computational complexity by more than 1/5 with respect to that of OFG and also its overhead has a small value about 1~5%.
Recently, a variety of reduced complexity soft-in soft-output detection algorithms have been introduced for iterative detection and decoding (IDD) systems. However, it is still challenging to implement soft-in soft-output detectors for MIMO systems due to heavy burden in computational complexity. In this paper, we propose a soft detection algorithm for MIMO systems which performs close to the full dimensional joint detection, yet offers significant complexity reduction over the existing detectors. The proposed algorithm, referred to as soft-input soft-output successive group (SSG) detector, detects a subset of symbols (called a symbol group) successively using a deliberately designed preprocessing to suppress the inter-group interference. In fact, the proposed preprocessor mitigates the effect of the interfering symbol groups successively using a priori information of the undetected groups and a posteriori information of the detected groups. Simulation results on realistic MIMO systems demonstrate that the proposed SSG detector achieves considerable complexity reduction over the conventional approaches with negligible performance loss.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.6
no.4
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pp.3-10
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1995
In this paper, application of PTCM to 2FSK / 4PSK signals is studied. The generator polynomial of punctured trellis coded 2FSK / 4PSK, metric computation techniques, decoding complexity considerations are provided. Simulation results shows that PTCM of 2FSK / 4PSK archieves equal coding gain in com- parison to Padovani and Wolf's system with less decoding complexity.
MPEG-4 ER-BSAC decoder employes a full search method for maximum significance search and arithmetic decoding position search in spectral data decoding procedure. Then the search procedure have the most complexity. This paper proposes the new search method, the maximum significance tree structure, for the optimized implementation of BSAC decoder.
We reformulate an interpolation-based unique decoding algorithm of AG codes, using the theory of Gr$\ddot{o}$bner bases of modules on the coordinate ring of the base curve. The conceptual description of the reformulated algorithm lets us better understand the majority voting procedure, which is central in the interpolation-based unique decoding. Moreover the smaller Gr$\ddot{o}$bner bases imply smaller space and time complexity of the algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.4C
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pp.460-468
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2009
Multiple-input multiple-output (MIMO) technology applied with orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is considered as the ultimate solution to increase channel capacity without any additional spectral resources. At the receiver side, the challenge resides in designing low complexity detection algorithms capable of separating independent streams sent simultaneously from different antennas. In this paper, we introduce an upper-lower bounded-complexity QRD-M algorithm (ULBC QRD-M). In the proposed algorithm we solve the problem of high extreme complexity of the conventional sphere decoding by fixing the upper bound complexity to that of the conventional QRD-M. On the other hand, ULBC QRD-M intelligently cancels all unnecessary hypotheses to achieve very low computational requirements. Analyses and simulation results show that the proposed algorithm achieves the performance of conventional QRD-M with only 26% of the required computations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.9C
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pp.683-690
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2008
By using inherent stopping criteria of LDPC codes, the average number of iterations can be substantially reduced at high signal to noise ratio (SNR). However, we encounter a problem when hybrid automatic repeat request (H-ARQ) systems are applied. Frequent failures of decoding at low SNR region imply that the decoder leaches the maximum number of iterations frequently and thus the decoding complexity increases. In this paper, we propose a combination of stopping criteria using the syndrome weight of tentative codeword. By numerical analysis, it is shown that the decoding complexity of given H-ARQ system is reduced by 70-80% with the proposed algorithms.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.125-128
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2000
The conventional fractal decoding was required a vast amount computational complexity. Since every range blocks was implemented to IFS(iterated function system). In order to improve this, it has been suggested to that each range block was classified to iterated and non-iterated regions. If IFS region is contractive, then it can be performed a fast decoding. In this paper, a searched region of the domain in the encoding is limited to the range region that is similar with the domain block, and IFS region is a minimum. So, it can be performed a fast decoding by reducing the computational complexity for IFS in fractal image decoding.
In mobile communications, a class of variable-complexity algorithms for convolutional decoding known as sequential decoding algorithms is of interest since they have a computational time that could vary with changing channel conditions. The Fano algorithm is one well-known version of a sequential decoding algorithm. Since the decoding time of a Fano decoder follows the Pareto distribution, which is a heavy-tailed distribution parameterized by the channel signal-to-noise ratio (SNR), buffers are required to absorb the variable decoding delays of Fano decoders. Furthermore, since the decoding time drawn by a certain Pareto distribution can become unbounded, a maximum limit is often employed by a practical decoder to limit the worst-case decoding time. In this paper, we investigate the relations between buffer occupancy, decoding time, and channel conditions in a system where the Fano decoder is not allowed to run with unbounded decoding time. A timeout limit is thus imposed so that the decoding will be terminated if the decoding time reaches the limit. We use discrete-time semi-Markov models to describe such a Fano decoding system with timeout limits. Our queuing analysis provides expressions characterizing the average buffer occupancy as a function of channel conditions and timeout limits. Both numerical and simulation results are provided to validate the analytical results.
Lee Sungho;Shin Myeongcheol;Seo Jeongtae;Lee Chungyong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.7
s.337
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pp.71-78
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2005
A K-Best algerian is known as optimal for implementing the maximum-likelihood detector (MLD), since it has a fixed maximum complexity compared with the sphere decoding or the maximum-likelihood decoding algorithm. However the computational complexity of the K-Best algrithm is still prohibitively high for practical applications when K is large enough. If small value of K is used, the maximum complexity decreases but error flooring at high SNR is caused by error propagation. In this paper, a K-reduction scheme, which reduces K according to each search level, is proposed to solve error propagation problems. Simulations showed that the proposed scheme provides the improved performance in the bit error rate and also reduces the average complexity compared with the conventional scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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