• Journal of Communications and Networks
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• 제8권2호
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• pp.205-211
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• 2006

This paper considers the maximum likelihood (ML) detection of 16-ary differential amplitude and phase shift keying (DAPSK) in Rayleigh fading channels. Based on the conditional likelihood function, two new receiver structures, namely ML symbol-by-symbol receiver and ML sequence receiver, are proposed. For the symbol-by-symbol detection, the conventional DAPSK detector is shown to be sub-optimum due to the complete separation in the phase and amplitude detection, but it results in very close performance to the ML detector provided that its circular amplitude decision thresholds are optimized. For the sequence detection, a simple Viterbi algorithm with only two states are adopted to provide an SNR gain around 1 dB on the amplitude bit detection compared with the conventional detector.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11A호
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• pp.1063-1071
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• 2008

본 논문에서는 multiple input multiple output (MIMO) 시스템에서 Zero Forcing (ZF) 검파 결과가 Maximum Likelihood (ML) 검파 결과와 일치하는지 여부를 사전에 검증할 수 있는 사전 검증기를 제안하였다. MIMO 수신기에서 ZF 검파 결과는 신호 대 잡음 환경이 양호한 경우 약 90% 이상이 ML 검파 결과와 일치하기 때문에 제안된 검증기를 사용하여 MIMO 신호를 검파하면 10% 정도만 계산량이 복잡한 ML 검파 방식을 사용하고 나머지는 간단히 ZF 검파만 수행하면 된다. 제안된 검증기는 ZP 검파 결과를 이용하여 MIMO 신호를 single input multiple output (SIMO) 신호로 변환한 후 검파를 수행하면 안테나 다이버시티 이득을 얻을 수 있고 잡음 분산이 줄어드는 효과를 이용하여 설계되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 사전 검증기는 신호 대 잡음이 양호한 경우 80% 이상의 정확한 true 판정 확률을 얻었으며 이때 false 판정 확률은 $10^{-4}$ 정도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7C호
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• pp.616-626
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• 2007

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12C호
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• pp.1082-1087
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• 2008

MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.882-888
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• 2006

다중사용자 검출(multiuser detection)은 기존의 정합필터 방식에 비해 CDMA 시스템의 용량을 크게 증가시키고, 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 gradient search(GS)에 기초하여 ML(maximu likelihood) metric을 간단히 계산할 수 있는 방법을 소개한다. ML 검출을 위해서는 사용자 확산부호 뿐만 아니라 전력도 알아야한다. 사용자 전력이 알려져 있지 않은 경우, 전력과 데이터를 동시에 추정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법으로 정확히 전력을 알고 데이터를 검출하는 GS 방식과 거의 동일한 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이견 결과는 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11A호
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• pp.1167-1175
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• 2006

ML-DFE(Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization) 기법은 V-BLAST와 같은 공간다중화 MIMO시스템에서 ML 기법의 구현 복잡도를 줄이기 위한 준 최적 신호검출기법으로 불 수 있다. ML-DFE 기법은 ML 기법과 DFE 기법을 결합하여 오차전파를 줄이면서 rich scattering 환경에서 높은 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 ML-DFE 기법과 동일한 성능을 보이면서 연산복잡도를 줄일 수 있는 MML-DFE(Modified Maximum Likelihood - Decision Feedback Equalization) 기법을 제안한다. 또한 FPGA 구현을 통하여 제안된 MML-DFE 기법이 기존 ML-DFE 기법에 비하여 구현복잡도를 크게 감소시키면서 동일한 성능을 유지함을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.981-989
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• 2015

최적 ML(Maximum Likelihood) 기법 및 sphere decoding(SD), QRM-MLD(QR decomposition with M-algorithm Maximum Likelihood Detection) 기반의 준 최적 검출 기법을 적용한 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서의 LLR(Log Likelihood Ratio) 계산은 변조 차수 및 송/수신 안테나의 수가 증가할수록 그 복잡도가 지수적으로 증가하여 구현 및 성능 면에서 큰 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 고차 변조 방식 기반의 $N_T{\times}N_R$ MIMO시스템 수신기의 QRM-MLD 기반 MIMO 검출기에서 연판정 시 아주 낮은 복잡도로 1dB 이내의 ML 검출 기법에 대한 오류 성능 접근도를 갖는 LLR 계산 방법을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 여러 M 값에 대한 MIMO 시스템의 BER(Bit Error Rate) 결과를 도출하고 분석하여 제시된 방법의 유효성을 검증한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권2호
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• pp.280-284
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• 2008

In this paper, a best channel matrix selection scheme(BCMS) is proposed to approximate maximum likelihood(ML) detection for a multiple-input multiple-output system. For a one stage BCMS scheme, one of the transmitted symbols is selected to perform ML detection and the other symbols are detected by zero forcing(ZF). To increase the diversity of the symbols that are detected by ZF, multi-stage BCMS detection scheme is used to further improve the system performance. Simulation results show that the performance of the proposed BCMS scheme can approach that of ML detection with a significant reduction in complexity.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권11호
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• pp.1-8
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• 2008

본 논문은 순방향 다중 안테나 다중 반송파-부호 분할 다중 접속 (MC-CDMA: multicarrier code division multiple access) 시스템에서 maximum likelihood (ML)를 기준으로 한 합동 검파 방식의 심벌 오류 확률을 분석한다. 심벌 오류 확률의 분석은 상향 바운드 (bound)의 형태로 주어지며, 주어진 바운드는 레일리 페이딩 채널 환경에서 다중 안테나 MC-CDMA 시스템의 심벌 오류 확률에 근사한 값을 나타낸다. 또한, 본 논문에서는 주어진 시스템에서 획득 가능한 다이버시티의 차수를 유도한다. 이 다이버시티의 차수는 시스템의 성능에 확산 계수, 코드의 수, 그리고 송수신 안테나의 수가 미치는 영향을 보여준다. 다이버시티 차수의 분석으로부터, loading되는 코드의 수가 확산 계수보다 작은 경우에, 주어진 시스템이 수신 안테나 다이버시티 외에 추가적인 다이버시티를 얻는다는 것을 알 수 있다. 오류 확률과 다이버시티의 분석은 모의실험과 비교하여 검증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1016-1026
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• 2017

An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.