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.
This paper proposes a multimodal generalized Gaussian distribution (MGGD) to effectively model the varying statistical properties of the extrinsic information. A subsidiary maximum likelihood decoding (MLD) algorithm is subsequently developed to dynamically select the most suitable MGGD parameters to be used in the component maximum a posteriori (MAP) decoders at each decoding iteration to derive the more reliable metrics performance enhancement. Simulation results show that, for a wide range of block lengths, the proposed approach can enhance the overall turbo decoding performance for both parallel and serially concatenated codes in additive white Gaussian noise (AWGN), Rician, and Rayleigh fading channels.
여러 입력 여러 출력 시스템에서 쓰는 복호 방식인 공 복호기는 깊이를 먼저 탐색하는 가장 비슷함 복호 방식이다. 이 논문에서는 너비를 먼저 탐색하는 방법을 바탕으로, 여러 입력 여러 출력 시스템에 알맞은 새로운 가장 비슷함 복호기를 제안한다. 제안한 복호기는 가장 비슷함 검파기와 비트 오류율이 같으며 공 복호기보다 계산량이 꽤 적다는 것을 모의실험으로 보인다.
다중 송수신 안테나 시스템에서 비트 오류 확률 성능면에서 최적의 기법으로 알려진 ML(Maximum-Likelihood) 복호기를 구현하기 위해 격자 복호 기법이 제안되었다. 그러한 격자 복호 기법에 기반한 복호기에는 구 복호기, K-best 복호기 등이 있으며, K-best 검출 기법은 격자 복호 기법의 실제 구현에 가장 적합하지만 오차 전달 현상에 의한 성능 저하라는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 K-best 검출 기법의 단점을 보완해 비트 오류 확률 성능을 개선하고 평균 연산량을 낮춘 적응 K-best 기법을 제안하였다.
K-Best 알고리듬은 일정한 최대 복잡도를 가지기 때문에 ML (Maximum Likelihood) 수신기나 sphere decoding 수신기에 비해 실시간 구현에 적합한 알고리듬으로 알려져 있다. 그러나 ML 수신기에 가까운 성능을 내기 위해 충분히 큰 K값을 적용할 경우 여전히 높은 복잡도를 가지게 되며, 구현에 좀 더 적합하도록 작은 K값을 적용할 경우, 최대 복잡도는 낮아지는 반면오차 전달(error propagation)에 의해 높은 SNR 영역에서 에러 플로링(error flooring)이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 오차 전달 문제를 해결하기 위해 각 레벨 별로 K값을 감소시키는 K-reduction 기법을 제안하였으며, 모의 실험을 통해 연산량 및 비트 오차 확률 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.
무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되었다. 다양한 신호검출기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD), QOC, MOC와 같은 기법들은 maximum liklihood (ha)기법과 유사한 경판정 달성한다. 그러나 일반적으로 이러한 기법들은 soft output의 신뢰도가 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 신호검출기법들의 soft output 신뢰도를 향상시키는 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 기존의 기법들과 결합시 제안된 방법에 의해 개선된 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
Kim, Hyun-Chul;Sadjadpour, Hamid R.;Garcia-Luna-Aceves, Jose Joaquin
Journal of Communications and Networks
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제13권5호
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pp.511-517
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2011
The capacity of wireless ad-hoc networks is analyzed for all kinds of information dissemination based on single and multiple packet reception schemes under the physical model. To represent the general information dissemination scheme, we use (n, m, k)-cast model [1] where n, m, and k (k ${\leq}$ m) are the number of nodes, destinations and closest destinations that actually receive packets from the source in each (n, m, k)-cast group, respectively. We first consider point-to-point communication, which implies single packet reception between transmitter-receiver pairs and compute the (n, m, k)-cast communications. Next, the achievable throughput capacity is computed when receiver nodes are endowed with multipacket reception (MPR) capability. We adopt maximum likelihood decoding (MLD) and successive interference cancellation as optimal and suboptimal decoding schemes for MPR. We also demonstrate that physical and protocol models for MPR render the same capacity when we utilize MLD for decoding.
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.
Problems encountered in IEEE 802.11 medium access control (MAC) design are interferences from neighboring or hidden nodes and collision from simultaneous transmissions within the same contention floors. This paper presents the selective decoding schemes in MAC protocol for multiple input multiple output ad-hoc networks. It is able to mitigate interferences by using a developed minimum mean-squared error technique. This interference mitigation combined with the maximum likelihood decoding schemes for the Alamouti coding enables the receiver to decode and differentiate the desired data streams from co-channel data streams. As a result, it allows a pair of simultaneous transmissions to the same or different nodes which yields the network utilization increase. Moreover, the presented three decoding schemes and time line operations are optimally selected corresponding to the transmission demand of neighboring nodes to avoid collision. The selection is determined by the number of request to send (RTS) packets and the type of clear to send packets. Both theoretical channel capacity and simulation results show that the proposed selective decoding scheme MAC protocol outperforms the mitigation interference using multiple antennas and the parallel RTS processing protocols for the cases of (1) single data stream and (2) two independent data streams which are simultaneously transmitted by two independent transmitters.
The Fano metric is the maximum likelihood decoding choice for convlutional code for binary symmetric channel. The Fano metric assumes that it has previous knowledge of channel error probability. However, the bit errors in real channel occur in bursts and the channel error probability can not be known exactly. Thus, the Fano metric is not the maximum likelihood choice for bursty-noise channel. In this paper universal metri which dose not require the previous knowlege of the channel transition probability is used for sequential decoding. It is shown that the complexity of the universal is much less than that of the Fano metric bursty-noise channel, since it is estimated on a branch by branch basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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