본 논문은 MDC의 전송 중 발생한 에러를 검출하고, 그 에러를 정정하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 MDC 와 같이 약간의 redundancy를 가지는 두 개의 sub-bitstream 을 생성하는데, 한쪽 sub-bitstream에 에러가 발생하였을 때, 다른 한쪽의 sub-bitstream을 이용하여, 발생한 비트 에러를 정정한다. 제안된 알고리즘에 대한 BER-SNR실험은 Generalized Gaussian source를 임의적으로 발생시켜서 결과를 얻어내었다. sub-bitstream에서 에러가 발생하였을 때 우리가 제안한 알고리즘은 BER<10/sup -3/에서 기존 알고리즘보다 약 12㏈ 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 블록기반으로 부호화된 비디오 영상에서 전송 오류로 인하여 발생하는 화질저하를 개선하기 위하여 인과적 블록경계 정합법을 사용하여 효율적으로 복호가능 오류를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 먼저 현재 블록의 경계들과 인과적 주위블록외 경계들간 부정합 전력을 계산한다. 다음, 이렇게 구한 부정합 전력들 중 하나라도 인과적 주위 블록들의 통계적 특성을 사용하여 적응적으로 구한 역치보다 크면 오류가 있는 것으로 판단한다. 실제로 H.263으로 부호화된 비디오를 가지고 $10^{-3}$-$10^{-4}$ BERs에서 16비트 연속적인 비트 에러를 가지는 환경에서 제안한 방법을 적용하였다. 기존의 블록경계정합 오류검출법의 하나인 Zeng의 방법과 비교하면, 에러 검출율의 향상은 최대 20%, 그리고 검출된 오류를 은닉 처리한 결과영상의 PSNR 향상은 최대 3.5㏈임을 보여준다.
이 논문은 Trellis Coded Modulation 시스템에서 궤한 채널 등화기의 성능 향상을 위한 효율적인 심볼 판정 알고리듬을 제안한다. 제안된 심벌 판정기는 Trellis 코드의 구조를 이용하여 심벌 에러율 을 향상시킨다. 예컨대 8-PAM시그널의 경우 20dB SNR에서 기존 강제 심볼 판정기의 에러율 $2.5{\times}10^{-2}$에서 $2{\times}10^{-5}$으로 향상되었다. 이런 판정기의 심벌 에러율 의 개선은 다중경로채널에서의 DFE의 심벌 에러율을 성능을 향상시키는데 본 논문의 시뮬레이션 결과 심벌 에러율 0.26에서 0.01 과 0.005 으로 개선되었음을 확인하였다.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
Physical layer security (PLS) can improve the security of both terrestrial and nonterrestrial wireless communication networks. This study proposes a simplified framework for nonterrestrial cyclic prefixed orthogonal variable spreading factor (OVSF)-encoded multiple-input and multiple-output nonorthogonal multiple access (NOMA) systems to ensure complete network security. Various useful methods are implemented, where both improved sine map and multiple parameter-weighted-type fractional Fourier transform encryption schemes are combined to investigate the effects of hybrid PLS. In addition, OVSF coding with power domain NOMA for multi-user interference reduction and peak-toaverage power ratio (PAPR) reduction is introduced. The performance of $\frac{1}{2}$-rated convolutional, turbo, and repeat and accumulate channel coding with regularized zero-forcing signal detection for forward error correction and improved bit error rate (BER) are also investigated. Simulation results ratify the pertinence of the proposed system in terms of PLS and BER performance improvement with reasonable PAPR.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.93-113
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2020
According to information theory, non-orthogonal transmission can achieve the multiple-user channel capacity with an onion-peeling like successive interference cancellation (SIC) based detection followed by a capacity approaching channel code. However, in multiple antenna system, due to the unideal characteristic of the SIC detector, the residual interference propagated to the next detection stage will significantly degrade the detection performance of spatial data layers. To overcome this problem, we proposed a modified power-domain non-orthogonal multiple access (P-NOMA) scheme joint designed with space-time coding for multiple input multiple output (MIMO) NOMA system. First, with proper power allocation for each user, inter-user signals can be separated from each other for NOMA detection. Second, a well-designed quasi-orthogonal space-time block code (QO-STBC) was employed to facilitate the SIC-based MIMO detection of spatial data layers within each user. Last, we proposed an optimization algorithm to assign channel coding rates to balance the bit error rate (BER) performance of those spatial data layers for each user. Link-level performance simulation results demonstrate that the proposed time-space-power domain joint transmission scheme performs better than the traditional P-NOMA scheme. Furthermore, the proposed algorithm is of low complexity and easy to implement.
Self-encoded multiple access (SEMA) is a unique realization of random spread spectrum. As the term implies, the spreading code is obtained from the random digital information source instead of the traditional pseudo noise (PN) code generators. The time-varying random codes can provide additional security in wireless communications. Multi-rate transmissions or multi-level grade of services are also easily implementable in SEMA. In this paper, we analyze the performance of SEMA in additive white Gaussian noise (AWGN) channels and Rayleigh fading channels. Differential encoding eliminates the BER effect of error propagations due to receiver detection errors. The performance of SEMA approaches the random spread spectrum discussed in literature at high signal to noise ratios. For performance improvement, we employ multiuser detection and Turbo coding. We consider a downlink synchronous system such as base station to mobile communication though the analysis can be extended to uplink communications.
We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-tonoise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feedback block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).
The error performance of 16 Square-QAM signal with Optimum Threshold Detection(OTD) under the consideration of AWGN and Rician fading was analyzed for various value of Rician fading depth K. And error performance of 16-QAM signal with OTD, which considered in AWGN and Rician fading, was compared with that of 16-QAM signal with OTD, which considered in Rician fading only. And BCH coding is adopted. From the results, the error perfomance evlauated by proposed OTD was superior to that of 16-QAM signal with OTD, which considered in Rician fading without AWGN, in low CNR.
The randomness and incipient nature of certain faults in reactor systems warrant a robust and dynamic detection mechanism. Existing models and methods for fault diagnosis using different mathematical/statistical inferences lack incipient and novel faults detection capability. To this end, we propose a fault diagnosis method that utilizes the flexibility of data-driven Support Vector Machine (SVM) for component-level fault diagnosis. The technique integrates separately-built, separately-trained, specialized SVM modules capable of component-level fault diagnosis into a coherent intelligent system, with each SVM module monitoring sub-units of the reactor coolant system. To evaluate the model, marginal faults selected from the failure mode and effect analysis (FMEA) are simulated in the steam generator and pressure boundary of the Chinese CNP300 PWR (Qinshan I NPP) reactor coolant system, using a best-estimate thermal-hydraulic code, RELAP5/SCDAP Mod4.0. Multiclass SVM model is trained with component level parameters that represent the steady state and selected faults in the components. For optimization purposes, we considered and compared the performances of different multiclass models in MATLAB, using different coding matrices, as well as different kernel functions on the representative data derived from the simulation of Qinshan I NPP. An optimum predictive model - the Error Correcting Output Code (ECOC) with TenaryComplete coding matrix - was obtained from experiments, and utilized to diagnose the incipient faults. Some of the important diagnostic results and heuristic model evaluation methods are presented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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