Abstract:
유한체 GF(q) 상의 가중 비이진 repeat-accumulate (RA) 부호의 비이진 신뢰 확산 복호기에 적용하는 새로운 중단 기준이 적용된 복호화 방법 또는 장치를 제공한다. GF(q) 상의 가중 비이진 RA 부호는 q 값이 증가할수록 복호 복잡도가 증가하는데, 이러한 복호 복잡도를 줄이기 위하여 가중 비이진 RA 부호에 사용되는 비이진 신뢰 확산 (belief-propagation) 복호기의 메시지 벡터들을 이용한다. 비이진 신뢰 확산 복호기 내의 메시지 벡터들은 매 이터레이션 (iteration)마다 갱신되고, 갱신된 상기 메시지 벡터들은 이터레이션이 진행될 때마다 벡터의 한 원소의 값이 다른 원소들에 비해서 점점 커지는 경향이 있으므로, m 번째 이터레이션에서 각각의 벡터들의 원소들 중 주어진 임계값 이상의 원소를 가지는 벡터의 개수를 T(m)이라 정의하고, m≥2일 때, D(m)을 T(m)-T(m-1)이라 정의한다. 이 때 D(m)이 0이 되거나 D(m)의 절대값이 미리 결정된 차이 임계값 이내인 것이 미리 결정된 진동 횟수 임계값의 이터레이션 동안 지속될 때 이터레이션을 중단할 수 있다. 복호 중단 기준을 이용함으로써, 복호를 수행할 때 고정된 이터레이션보다 작은 이터레이션만을 수행할 수 있어서 복호 복잡도를 줄일 수 있다.
Abstract:
PURPOSE: A decoding method using a non-binary belief propagation algorithm including a new stop condition and a device thereof are provided to perform decoding with calculation complexity lower than average iteration. CONSTITUTION: A decoding device includes an equalizer(1001), a deinterleaver(1003), a decoder(1005), and an interleaver(1007). The decoder includes a stop condition algorithm. The equalizer compensates for deformation which occurs during signal amplification and transmission. An interleaver converts a group error into a random error wherein the group error occurs during traffic transmission. The deinterleaver is rearranged by interleavers. A value outputted from the deinterleaver is inputted to a decoder. The decoder performs repetitive decoding.
Abstract:
A tree searching method in an MIMO(Multiple Input Multiple Output) system is provided to be easily applicable to conventional various tree searching algorithms and to has decoding performance not lower than a conventional tree searching algorithm. A tree searching method in an MIMO(Multiple Input Multiple Output) system comprises the following several steps. The MIMO system gets a survival path, which means a path where derivation of a branch at the i-1 th level is allowed and gets M sets of modulated symbols forming each survival path which are called sets of survival modulated symbols(S202-S206). The MIMO system discriminates the first group from the second group by comparing sequences of the sets of survival modulated symbols with a preset optimized constant(S208). The MIMO system calculates an accumulated partial Euclidean distance by performing the tree searching operation for the sets of survival modulated symbols included in the first group according to a general M algorithm(S210). The MIMO system calculates a single partial Euclidean distance by performing branch derivation with only one child node per mother node for the sets of survival modulated symbols included in the second group(S212-S216). The MIMO system selects M paths among paths derived from the first group and the second group and determines a survival path for the I th level(S220,S222).