The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.5B
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pp.592-598
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2001
IMT-2000에서는 이미 터보코드가 채널코딩 기법으로 제안되어 있으며 특별히 3GPP 규격에서는 제한길이 4인 1/3 터보코드가 채택되어 있다. 기존의 논문에서는 일반적인 터보 코드의 성능에 대한 분석이 많이 제시되어 왔으나, 3GPP 규격의 터보 복호를 위한 SOVA 복호기의 성능 파라미터 추출과 그에 따른 성능 분석 수행되지 않았다. 본 연구에서는 효율적인 구조의 3GPP SOVA 복호기를 설계하기 위해서 외부정보의 스케일링과 신뢰도 갱신길이 라는 두 가지 파라미터에 따른 SOVA 복호기의 성능을 분석하고 최적의 파라미터 값을 제시하고자 한다. 이 파라미터의 최적화를 위하여 C++를 이용한 모의실험 결과, 3GPP 규격의 (13,15) 1/3 코드에서 스케일링 값은 1/2로 신뢰도 갱신길이는 10으로 최적화 되었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.6B
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pp.709-716
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2001
반복 복호 알고리듬에 의해 복호화된 터보 코드는 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 이론적으로 Shannon의 한계에 근접한 뛰어난 코딩 이득을 나타내는 것으로 보여지고 있다. 그러나, 터보 코드의 성능은 터보 부호화기에서 프레임의 크기 즉, 인터리버의 크기에 의존한다. IMT-2000과 같은 이동 통신 채널 환경에서 음성을 전송하는 경우에는 터보 코드의 프레임 크기는 매우 작다. 그리고, 그것은 터보 코드의 성능을 떨어뜨리는 직접적인 원인이 된다. 본 논문에서는 차세대 이동 통신 시스템에서 프레임 크기가 작은 음성 프레임을 이용하여 터보 코드의 성능을 검증하며, 작은 프레임 크기에 알맞은 3개의 직렬 MAP(Maximum A Posteriori probability) 복호기를 이용한 반복 복호의 터보 코드를 제안하고 부호율 1/3, 구속장의 길이 3 또는 4, 프레임 크기 24, 192 비트에 대하여 컴퓨터 모의실험을 통해 터보 코드의 성능을 분석한다.
In this paper, it proposes an efficient iterative stopping rules using absolute mean values for the LLR difference values between the first and second decoder in the present decoding process. It is verifying that the proposal algorithm can be reduced the average number of iterations compared to conventional scheme with a negligible degradation of the error performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.9A
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pp.1290-1298
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2000
Turbo Code decoder is an iterate decoding technology, which extracts extrinsic information from the bit to be decoded by calculating both forward and backward metrics, and uses the information to the next decoding step Turbo Code shows excellent performance, approaching Shannon Limit at the view of BER, when the size of Interleaver is big and iterate decoding is run enough. But it has the problems which are increased complexity and delay and difficulty of real-time processing due to Interleaver and iterate decoding. In this paper, it is analyzed that MAP(maximum a posteriori) algorithm which is used as one of Turbo Code decoding, and the factor which determines its performance. MAP algorithm proceeds iterate decoding by determining soft decision value through the environment and transition probability between all adjacent bits and received symbols. Therefore, to improve the performance of MAP algorithm, the trust between adjacent received symbols must be ensured. However, MAP algorithm itself, can not do any action for ensuring so the conclusion is that it is needed more algorithm, so to decrease iterate decoding. Consequently, MAP algorithm and Turbo Code performance are analyzed in the nongaussian channel applying Robust equalization technique in order to input more trusted information into MAP algorithm for the received symbols.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.6
s.360
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pp.40-47
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2007
In this paper, we propose and analyze the Adaptive Modulation System with optimal Turbo Coded V-BLAST(Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) technique that adopts the extrinsic information from MAP (Maximum A Posteriori) Decoder with Iterative Decoding as a priori probability in two decoding procedures of V-BLAST; the ordering and the slicing. Also, we consider and compare the Adaptive Modulation System using conventional Turbo Coded V-BLAST technique that is simply combined V-BLAST with Turbo Coding scheme and the Adaptive Modulation System using conventional Turbo Coded V-BLAST technique that is decoded by the ML (Maximum Likelihood) decoding algorithm. We observe a throughput performance and a complexity. As a result of a performance comparison of each system, it has been proved that the complexity of the proposed decoding algorithm is lower than that of the ML decoding algorithm but is higher than that of the conventional V-BLAST decoding algorithm. however, we can see that the proposed system achieves a better throughput performance than the conventional system in the whole SNR (Signal to Noise Ratio) range. And the result shows that the proposed system achieves a throughput performance close to the ML decoded system. Specifically, a simulation shows that the maximum throughput improvement in each MIMO scheme is respectively about 350 kbps, 460 kbps, and 740 kbps compared to the conventional system. It is suggested that the effect of the proposed decoding algorithm accordingly gets higher as the number of system antenna increases.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.6
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pp.66-74
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2010
Recently distributed video coding (DVC) is spotlighted for the environment which has restriction in computing resource at encoder. Wyner-Ziv (WZ) coding is a representative scheme of DVC. The WZ encoder independently encodes key frame and WZ frame respectively by conventional intra coding and channel code. WZ decoder generates side information from reconstructed two key frames (t-1, t+1) based on temporal correlation. The side information is regarded as a noisy version of original WZ frame. Virtual channel noise can be removed by channel decoding process. So the performance of WZ coding greatly depends on the performance of channel code. Among existing channel codes, Turbo code and LDPC code have the most powerful error correction capability. These channel codes use stochastically iterative decoding process. However the iterative decoding process is quite time-consuming, so complexity of WZ decoder is considerably increased. Analysis of the complexity of LPDCA with real video data shows that the portion of complexity of LDPCA decoding is higher than 60% in total WZ decoding complexity. Using the HDA (Hard Decision Aided) method proposed in channel code area, channel decoding complexity can be much reduced. But considerable RD performance loss is possible according to different thresholds and its proper value is different for each sequence. In this paper, we propose an adaptive HDA method which sets up a proper threshold according to sequence. The proposed method shows about 62% and 32% of time saving, respectively in LDPCA and WZ decoding process, while RD performance is not that decreased.
Recently, as the necessity of a light-weighted video encoding technique has been rising for applications such as UCC(User Created Contents) or Multiview Video, Distributed Video Coding(DVC) where a decoder, not an encoder, performs the motion estimation/compensation taking most of computational complexity has been vigorously investigated. Wyner-Ziv coding reconstructs an image by eliminating the noise on side information which is decoder-side prediction of original image using channel code. Generally the side information of Wyner-Ziv coding is generated by using frame interpolation between key frames. The channel code such as Turbo code or LDPC code which shows a performance close to the Shannon's limit is employed. The noise model of Wyner-Ziv coding for channel decoding is called Virtual Channel Noise and is generally modeled by Laplacian or Gaussian distribution. In this paper, we propose a Wyner-Ziv coding method based on the frequency-adaptive channel noise modeling in transform domain. The experimental results with various sequences prove that the proposed method makes the channel noise model more accurate compared to the conventional scheme, resulting in improvement of the rate-distortion performance by up to 0.52dB.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.9
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pp.1688-1695
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2016
Underwater communication has multipath error because of reflection by sea-level and sea-bottom. The multipath of underwater channel causes signal distortion and error floor. The excessive multipath encountered in underwater communication channel creates inter symbol interference, which is a limiting factor to achieve a high data rate and bit error rate performance. Therefore, to increase throughput efficiency and improve performance, this paper consider FTN (Faster-than-Nyquist) signalling based on turbo equalization. FTN signalling is a technique of transmitting information at a rate higher than the allowed Nyquist limit. This paper presented efficient decoder structure of FTN transmission in the environment of multipath underwater channel and we compare the performance between FTN method and conventional punctured method in lake experimentation. As a results of lake experiment, we confirmed FTN method based on turbo equalization is applicable and efficiency in underwater communication.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7A
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pp.535-544
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2012
Multi-Input Multi-Output (MIMO) transmission is now considered as one of essential techniques enabling high rate data transmissions in wireless communication systems. In addition, severe channel impairments in wireless systems should be compensated by using highly efficient forward error correction (FEC) codes. Turbo codes or low density parity check (LDPC) codes, using iterative decoding with soft decision detection information (SDDI), are the most common examples. The excellent performance of these codes should be conditioned on accurate estimation of SDDI from the MIMO detection process. In this paper, we propose a soft MIMO detection scheme using QR decomposition of channel matrices as an efficient means to provide accurate SDDI to the iterative decoder. The proposed method employed a two sequential soft MIMO detection process in order to reduce computational complexity. Compared to the soft ZF method calculating the direct inverse of the channel matrix, the complexity of the proposed method can be further reduced as the number of antennas is increased, without any performance degradation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.6
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pp.1323-1329
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2014
In this paper, we analyzed efficient decoding scheme with FTN (Faster than Nyquist) method that is transmission method faster than Nyquist theory and increase the throughput. we proposed viterbi equalizer model to minimize ISI (Inter-Symbol Interference) when FTN signal is transmitted. the proposed model utilized interference as branch information. In this paper, to decode FTN singal, we used turbo equalization algorithms that iteratively exchange probabilistic information between soft Viterbi equalizer (BCJR method) and LDPC decoder. By changing the trellis diagram in order to maximize Euclidean distance, we confirmed that performance was improved compared to conventional methods as increasing throughput of FTN signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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