본 논문은 블록 LDPC(low density parity check) 부호 설계를 위한 순환 천이 값(shift index)을 탐색하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 여기에는 메시지-패싱(message-passing) 기반의 순환 주기(cycle) 탐색 알고리즘과 ACE(approximate cycle extrinsic message degree) 알고리즘이 결합되어 있다. LDPC 부호 성능에 영향을 미치는 요인들에 우선순위를 두어 효율적으로 순환 천이 값을 찾을 수 있도록 했다. 이 알고리즘을 통해 기존의 탐색 알고리즘 보다 훨씬 낮은 복잡도로 행렬 저장 공간을 절약하면서 좋은 성능의 패리티 검사 행렬(parity check matrix)을 만들 수 있다.
The aim of this study is to rectify the misclassified image features and enhance the performance of image classification tasks by incorporating a channel- coding technique, widely used in telecommunication. Specifically, the proposed algorithm employs the error - correcting mechanism of convolutional coding combined with the convolutional neural networks (CNNs) that are the state - of- the- arts image classifier s. We develop an encoder and a decoder to employ the error - correcting capability of the convolutional coding. In the encoder, the label values of the image data are converted to convolutional codes that are used as target outputs of the CNN, and the network is trained to minimize the Euclidean distance between the target output codes and the actual output codes. In order to correct misclassified features, the outputs of the network are decoded through the trellis structure with Viterbi algorithm before determining the final prediction. This paper demonstrates that the proposed architecture advances the performance of the neural networks compared to the traditional one- hot encoding method.
In holographic data storage (HDS), a high transmission rate is accomplished through the use of a charge coupled device array for reading two-dimensional (2D) pixel image data. Although HDS has many advantages in terms of storage capacity and data transmission rates, it also features problems, such as 2D intersymbol interference (ISI) by neighboring pixels and interpage interference (IPI) by multiple images stored in the same holographic volume. Modulation codes can be used to remove these problems. We introduce a 2D 8/9 error-correcting modulation code. The proposed modulation code exploits the trellis-coded modulation scheme, and the code rate is larger (about 0.889) than that of the conventional 6/8 balanced modulation code (an increase of approximately 13.9%). The performance of the bit error rate (BER) with the proposed scheme was improved compared with that of the 6/8 balanced modulation code and the simple 8/9 code without the trellis scheme.
다중 시공간 부호는 여러 개의 시공간 부호로 이루어져 있어서 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 다중 시공간 부호를 복호하기 위해서 백색화 과정(whitening process)을 이용한 계층화 수신기 구조를 제안한다 제안된 수신기는 복호 순서를 결정하는 블록과 계층화 복호를 하는 블록으로 구성되어 있다. 이때 백색화 과정은 계층화 복호과정에서 수신 디버시티 이득을 최대한 이용하기 위해서 이용되었다. 이 수신기는 기존의 MMSE를 이용한 계층화 수신기 구조에 비해 디버시티 이득을 더 얻을 수 있어서 수신 안테나의 개수를 줄일 수 있다는 장점을 가지고 있다. 제안된 방식은 기존의 부호화된 BLAST보다 $10^{-2}$의 FER에서 5dB 이득을 얻는다.
In this paper, an iterative multiple symbol differential detection for turbo coded differential unitary space-time modulation using a posteriori probability (APP) demodulator is investigated. Two approaches of different complexity based on linear prediction are presented to utilize the temporal correlation of fading for the APP demodulator. The first approach intends to take account of all possible previous symbols for linear prediction, thus requiring an increase of the number of trellis states of the APP demodulator. In contrast, the second approach applies Viterbi algorithm to assist the APP demodulator in estimating the previous symbols, hence allowing much reduced decoding complexity. These two approaches are found to provide a trade-off between performance and complexity. It is shown through simulation that both approaches can offer significant BER performance improvement over the conventional differential detection under both correlated slow and fast Rayleigh flat-fading channels. In addition, when comparing the first approach to a modified bit-interleaved turbo coded differential space-time modulation counterpart of comparable decoding complexity, the proposed decoding structure can offer performance gain over 3 dB at BER of $10^{-5}$.
TCM(Trellis Coded Modulation) has soft decision scheme so that BM(Branch Metric) calculates the ED(Euclidean Distance) between the received signal and each code words in signal space. For computing the ED, square and square root computations increase the hardware complexity. Some simplified method is known for convolutional codes with QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), PSK(Phase Shift Keying) modulation. But it is not acceptable for QAM (Quadrature Amplitude Modulation)-TCM scheme. In this paper, we suggest that two modified BM computation methods, which is applicable for QAM-TCM. By comparative study, we also assessed two proposed method in the case of hardware complexity and BER (Bit Error Rate) performance.
Recently mobile devices can transmit mass data contained multi-media contents. According these flow, a demand for fast data transmission is being risen, so we acutely require remarkable technology that overcome mobile communication's poor environment and rise data transmission volume. Because it can be satisfied these needs, the OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) that rise data transmission volume using efficient frequency, and MIMO(Multiple Input Multiple Output) that rise transmission confidence and data transmission volume using numbers of antenna is attended. Before design of MIMO-OFDM System we want to make an analysis for theory of its systems, and we want to design MIMO-OFDM simulator for verify an ability of modulation, data volume and numbers of antenna.
비터비 알고리즘을 이용한 부분 응답 최대 유사도 (PRML) 검출 방법은 원래의 정보 시퀀스와 가장 유사한 시퀀스를 결정하기 위해 유사도 메트릭 계산 방법이 사용된다. 일반적으로, 트렐리스도에서 각 노드의 가지는 동일한 확률을 갖는다고 가정한다. 그러나, 최소 및 최대 런-길이 구속을 갖는 변조 코드가 사용될 경우, 코드의 특정 패턴에 대한 발생 비율(Ro)은 서로 다르게 되어, 결과적으로 이러한 가정은 틀리게 된다. 본 논문에서는 PRML 검출에 있어 코드의 특정 패턴에 대한 발생 비율을 이용한 유사도 메트릭 계산 방법을 제안한다. 모의 실험에서는 두 종류의 (1, 7) 런-길이 제한 코드에 대해 PR 목표 응답의 차수를 변화시켜 가면서 발생 비율을 계산하였다. 그 결과, 제안한 PRML 검출 방법은 고밀도 자기기록 및 광 기록 채널에서 기존의 PRML 방법과 비교하여 10/sup -5/ BER에서 약 0.5dB 이상의 SNR 성능 이득을 가져옴을 확인하였다.
BCJR 알고리즘을 바탕으로 한 슬라이딩 윈도우 BCJR 알고리즘은 Turbo code의 복호시 격자 종결이 필요 없으며 적은 메모리를 사용한다는 장점이 있지만, BCJR 알고리즘보다 더 많은 계산량을 필요로 하며 적합한 윈도우 길이에 대한 연구 결과가 없다는 단점이 있다. 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우 BCJR 알고리즘의 장점을 유지하면서 계산량을 줄이고 그 성능을 개선시킬 수 있는 효율적인 슬라이딩 윈도우 BCJR 알고리즘을 제안한다. 먼저 적합한 윈도우 길이를 선택하기 위한 지침을 제시하고 윈도우의 이동폭과 길이를 적절히 선택하면 기존의 슬라이딩 윈도우 방식보다 계산량을 줄이면서 성능은 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 구속장 길이가 3인 부호화기에서 BER이 10-4일 때, 제안한 알고리즘을 사용하면 기존의 슬라이딩 윈도우 방식보다 더 적은 계산량으로 0.1dB 정도의 이득을 얻을 수 있다.
컨벌루셔널 부호의 복호를 위한 M-알고리듬은 복호 트렐리스의 매 단계에서 미리 정해진 개수의 생존 경로를 유지하는 방법으로 구현이 쉽고 고속 데이터의 실시간 처리에 적합하며 최적 복호인 비터비 알고리듬에 비해 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다. 반면, 트렐리스 상에서 올바른 경로가 생존 경로에 포함되지 않는 경우 연속된 복호 오류를 생성하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 복호 복잡도, 프레임 길이, 부호 구속장의 변화에 따른 M-알고리듬의 성능 분석 결과를 제시하고 구속장을 확장한 부호와 M-알고리듬을 통한 복호를 결합하여 사용 시 얻을 수 있는 성능 이득을 정량화 하였다. 특히 제한된 프레임 길이를 갖는 전송 시스템에 적용되는 경우, 증가된 부호 자유 거리에 의한 성능 이득 효과가 올바른 경로 손실에 의한 성능 감소 효과에 비해 더 큼을 확인하였다. 길이 L=100인 프레임의 오율이 0.01%일 때, 64개의 생존 경로를 갖는 복호를 사용하여 얻어지는 신호 대 잡음비 이득은 구속장을 K=7으로부터 X=9, 11, 15로 증가시킴에 따라 각각 0.6, 0.75, 0.8dB가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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