본 논문에서는 대표적인 반복 부호 알고리즘인 터보 부호, LDPC부호 TPC 등 세 가지 알고리즘에 대해 8PSK 이상의 다치 변조 방식 적용을 위해 수신단에서 비트 분리 방법을 제시한다. 수신된 I, Q 심볼만을 이용하여 세 비트 이상의 비트를 분리하기 위한 LLR 방식에 기초를 하여 LLR 방식의 단점인 복잡도를 개선하기 위해 Euclidean, MAX, Sector 방식을 제시하였으며, 세 가지 반복 부호에 대해 최적의 비트 분리 방법을 제시하였다.
복호 후 전달 협력 통신 프로토콜(DFP: Decode-and-Forward Cooperative Communication Protocol)은 하나의 안테나를 쓰는 사용자에게 물리적인 안테나의 증가 없이 다중 안테나 시스템의 강력한 장점을 얻을 수 있는 통신 방법이다. 지금까지는 신호 대 잡음 비율(SNR: Signal to Noise Ratio)이나 경로이득 크기의 루트를 취한 값들을 이용하여 중계 노드에서 복호한 데이터를 전달할지 안 할지를 결정하여 중계 노드에서 부정확한 검파가 되지 않도록 방지하였다. 본 논문에서는 기존의 DFP에서 사용되던 SNR을 대체할 수 있는 LLR(Log-Likelihood Ratio)를 이용하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 많은 모의 실험을 통해 레일리 페이딩 환경과 AWGN환경에서 기준 값이나 중계 노드의 위치에 상관없이 LLR기반의 DFP가 SNR기반의 DFP보다 아주 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Orthogonal Frequency Multiple Access (OFDMA) 방식은 차세대 이동통신을 위한 다중접속 방식으로 널리 고려되고 있으나 Peak-to-Average Power Ratio (PAPR)이 높다는 단점이 있다. 따라서, 송신전력에 민감한 상향링크에서는 PAPR이 낮은 Single Carrier Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA) 방식이 OFDMA 방식보다 더 적합한 것으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역 MMSE 등화방식을 기반으로 한 SC-FDMA 시스템의 성능향상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 채널의 다이버시티 특성과 수신신호로부터 얻는 쌍방향성 특성을 활용하여 채널복호기의 입력이 되는 Log-likelihood Ratio (LLR) 의 신뢰도를 향상시키는 방식이다. 본 논문에서는 제안된 방식에 의해 추가적으로 증가하는 복잡도를 분석하고, 이에 따른 성능이득을 모의실험을 통해 검증한다.
In this paper, a butterfly Log-MAP decoding algorithm for turbo code is proposed. Different from the conventional turbo decoder, we derived a generalized formula to calculate the log-likelihood ratio (LLR) and drew a modified butterfly states diagram in 8-states systematic turbo coded system. By comparing the complexity of conventional implementations, the proposed algorithm can efficiently reduce both the computations and work units without bit error ratio (BER) performance degradation.
본 논문은 효율적인 4세대 이동통신 시스템을 위한 대수가능성율 기반의 인터리버분할 다중접속 시스템의 성능 예측 메카니즘을 제안한다. 기존 시스템에서는 대수가능성율을 수신기에 단순 전달을 통해 반복적으로 가능성값을 개선시켜 성능 향상을 얻는다. 본 연구에서는 대수가능성율의 단순 전달이전에 대수가능성율 값을 분석하여 비트오율을 예측한다. 이러한 예측을 통하여 수신기의 불필요한 반복 연산을 줄일 수 있으며 성능을 예측할 수 있어 효율적 시스템 설계가 가능하다. 다중 사용자 인터리버 분할 다중접속 시스템의 다양한 전송 시나리오를 구성하여 제안한 메카니즘을 분석하였는데 예측 메카니즘의 성능을 확인하였으며 향후 4세대 시스템중의 하나로 고려되고 있는 인터리버 분할 다중접속 시스템 개발에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
By combining the space-time diversity technique and iterative turbo codes, space-time turbo codes(STTCS) are able to provide powerful error correction capability. However, the multi-path transmission and iterative decoding structure of STTCS make the decoder very complex. In this paper, we propose a low complexity decoder, which can be used to decode STTCS as well as general iterative codes such as turbo codes. The efficient implementation of the backward recursion and the log-likelihood ratio(LLR) update in the proposed algorithm improves the computational efficiency. In addition, if we approximate the calculation of the joint LLR by using the approximate ratio(AR) algorithm, the computational complexity can be reduced even further. A complexity analysis and computer simulations over the Rayleigh fading channel show that the proposed algorithm necessitates less than 40% of the additions required by the conventional Max-Log-MAP algorithm, while providing the same overall performance.
최근의 반복 검출 및 복호 (iterative detection and decoding : IDD) 기법에서의 연판정 방식에서는 log-likelihood ratio (LLR) 값의 신뢰도를 높이기 위해 기존의 구복호화 (sphere decoding) 방식보다는 리스트를 형성하는 구복호화방식 (list sphere decoding : LSD)이 대두되고 있다. 기존의 구복호화 방식과는 달리, 리스트 구복호화 방식은 그 성능의 우수함에도 불구하고 여러 격자 포인트들을 검출해야하므로 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio : SNR)의 증가에 따른 복잡도의 이득을 거의 취할 수 없다. 또한 리스트 구복호화 기법은 리스트의 크기가 고정되어 있다는 점에서 비효율적이다. 본 논문에서는, 검출 과정에서 LLR에 큰 영향을 미치지 않는 격자 포인트들을 제거하는 기법을 소개한다. 이 과정은 구반경의 최적화를 바탕으로 이루어지며, 제안된 방식은 기존의 리스트 구복호화 기법과 비교하여 성능이 크게 떨어지지 않은 가운데 복잡도를 크게 감소시킨다.
복호 후 전달 협력 통신 프로토콜(DFP: Decode-and-Forward Cooperative Communication Protocol)은 물리적인 안테나의 증가 없이 다중 안테나 시스템의 장점을 가지는 통신 방법이다. 지금까지는 신호 대 잡음 비율(SNR: Signal to Noise Ratio)이나 경로이득 크기의 루트를 취한 값들을 이용하여 중계 노드에서 복호한 데이터를 전달 여부를 결정하여 중계 노드에서 부정확한 검파가 되지 않도록 방지하였다. 본 논문에서는 기존의 DFP 에서 사용되던 SNR 을 대체할 수 있는 LLR(Log-Likelihood Ratio)를 이용하는 방법을 제안하였다. 레일리 페이딩 환경과 AWGN 환경에서 기준값이나 중계 노드의 위치에 상관없이 LLR 기반의 DFP 가 SNR 기반의 DFP 보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 max-log 근사화 하에서 연판정 최대 우도 (soft-output maximum-likelihood, soft-ML) 성능을 달성하기 위한 저복잡도 연판정 다중 안테나 (soft-output multiple-input multiple-output, soft-MIMO) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 트리-탐색 (parallel tree-search, PTS)을 기반으로 하며, 정렬 순서를 변경한 정렬된 QR 분해 (sorted-QR decomposition, SQRD)를 채널 순서화를 위해 적용한다. 비트별 로그-우도비 (log-likelihood ratio, LLR)를 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 공집합 문제 (empty-set problem)는 탐색 레벨별로 추가적인 노드들을 삽입함으로써 해결한다. 제안된 노드 삽입 기법에서는 선택된 노드와 반대 비트 값을 가지면서 가장 가까운 노드만 삽입되기 때문에, 연산 복잡도 측면에서 상당히 효율적이다. 제안된 알고리즘의 연산 복잡도는 기존 알고리즘 대비 약 37-74% 수준이며, $4{\times}4$ 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 soft-ML와 비교하여 0.1 dB 미만의 성능 저하를 보였다.
음성인식에서 신뢰도 측정이란 인식된 결과에 대한 신뢰 여부를 결정하는 것이다. 신뢰도는 프레임을 음소 및 단어 수준으로 통합하여 측정된다. 단어 인식의 경우, 신뢰도를 이용하여 인식 결과와 미등록 어휘를 검증한다. 따라서 이러한 후처리를 통해 이를 인식 결과로 승인하지 않음으로써 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도 측정 방법인 로그 유사도 비를 수정하여 신뢰도를 측정하였다. 제안된 방법은 프레임 수준에서 음소 수준으로 신뢰도를 통합할 때 로그 유사도 비가 음수인 것만을 누적하는 것이다. 단어 인식기의 인식 결과에 대한 검증 성능을 기존의 방법과 비교한 결과, CAR (Correct Acceptance Ratio)이 90%인 지점에서 FAR (False Acceptance Ratio)을 미등록 어휘에 대해서는 약 3.49%, 오인식에 대해서는 15.25% 감소시킬 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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