공간-시간 트렐리스 부호에서 기존에 제안된 ML(maximum likelihood) 복호법과 PRC(principal ratio combianing) 복호법을 아우르는 준최적 복호법인 GPRC(generalized PRC) 기법을 제안한다. GPRC는 수신안테나들을 K개의 그룹으로 나누어 각 그룹에 PRC 기법을 적용하는 것이다. GPRC에서는 수신안테나 그룹핑 방법이 여러 가지이므로 K가 정해졌을 때 최적의 그룹핑 규칙을 제안한다. 이때 최종 성능 차이를 간단하게 예측할 수 있는 성능지표(PI, performance index)를 이용할 수 있다. 특히 수신안테나 간 상관(correlation)이 있을 때 무선 채널 계수를 구하고, 성능 지표를 평가한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 이론적 성능을 검증한다.
We present a suboptimum decoding method for space-time trellis codes, which include maximum $likelihood(ML)^{[1]}$ and principal ratio $combining(PRC)^{[2]}$, over quasi-static flat fading channels. In the proposed scheme, the receive antennas are divided into K groups and the PRC is applied to each group, showing a flexible performances between ML and PRC. When K is determined, we also propose the optimum grouping rules and performance index(PI), which simply anticipate the relative performances. Moreover the performances are also evaluated when receive antennas are correlated. Finally, Computer simulations corroborate those theoretical results.
