• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.48-58
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• 2016

본 논문은 GF(64) (160,80) 정규 (2,4) 비이진 LDPC 코드 복호기를 위한 높은 처리량의 병렬 아키텍처를 제안한다. 복호기의 복잡도를 낮추기 위해 체크 노드와 변수 노드의 차수가 작은 코드를 사용하며 뛰어난 에러 정정 성능을 위해 높은 위수의 유한체에서 정의된 코드를 사용한다. 본 논문은 Fully-parallel 아키텍처를 설계하고 체크 노드와 변수 노드를 interleaving하여 복호기의 데이터 처리량을 향상시켰다. 또한 체크 노드의 초기화 지연을 단축시킬 수 있는 조기 분류 기법을 제안하여 데이터 처리량을 추가로 향상시켰다. 제안된 복호기는 1 iteration에 37사이클이 소요되며 625MHz 동작주파수에서 1402Mbps의 데이터 처리량을 갖는다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권4호
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• pp.339-345
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• 2015

In this paper, we present an iterative reliability-based modified majority-logic decoding algorithm for two classes of structured low-density parity-check codes. Different from the conventional modified one-step majority-logic decoding algorithms, we design a turbo-like iterative strategy to recover the performance degradation caused by the simply flipping operation. The main computational loads of the presented algorithm include only binary logic and integer operations, resulting in low decoding complexity. Furthermore, by introducing the iterative set, a very small proportion (less than 6%) of variable nodes are involved in the reliability updating process, which can further reduce the computational complexity. Simulation results show that, combined with the factor correction technique and a well-designed non-uniform quantization scheme, the presented algorithm can achieve a significant performance improvement and a fast decoding speed, even with very small quantization levels (3-4 bits resolution). The presented algorithm provides a candidate for trade-offs between performance and complexity.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권3호
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• pp.127-139
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• 2014

멀티 레벨 낸드 플래시 메모리는 한 셀에 2 비트 이상의 정보를 저장하는 구조이고, 비트 위치별 채널 LLR의 밀도 함수 l-밀도가 비대칭 특성을 가지고 있다. 이런 특성은 이진 무기억 대칭 채널 조건에서 설계된 오류 정정부호의 성능이 제대로 발휘되지 못하게 할 뿐만 아니라, 멀티 레벨 낸드 플래시 메모리용 연판정 복호를 수행하는 이진 오류 정정 부호의 설계도 어렵게 한다. 본 논문에서 밀도 미러링과 EM 알고리즘을 이용하여 오류 정정 부호 설계를 위한 차선책을 소개한다. 밀도 미러링은 EM 알고리즘을 적용하기 전에 0 부호어를 전송한 경우로 가정할 수 있도록 하기 위해서 채널 LLR을 처리하는 과정이고, 이후 채널 LLR l-밀도를 EM 알고리즘을 적용하여 K개의 성분으로 이루어진 대칭 가우시안 혼합 밀도로 근사화하는 방법을 소개한다.