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성상도 집합 그룹핑 기반의 적응형 병렬 및 반복적 QRDM 검출 알고리즘
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  • 성상도 집합 그룹핑 기반의 적응형 병렬 및 반복적 QRDM 검출 알고리즘
저자명
마나르모하이센,안홍선,장경희,구본태,백영석,Mohaisen. Manar,An. Hong-Sun,Chang. Kyung-Hi,Koo. Bon-Tae,Baek. Young-Seok
간행물명
한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신
권/호정보
2010년|35권 |pp.112-120 (9 pages)
발행정보
한국통신학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 집합 그룹핑을 이용한 APQRDM (adaptive parallel QRDM) 알고리즘과 AIQRDM (adaptive iterative QRDM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 집합 그룹핑을 이용하여 QRDM 알고리즘의 트리 검색 단계를 PDP (partial detection phases) 로 분할하여 수행한다. 기존 QRDM 알고리즘의 트리 검색 단계가 4개의 PDP로 나누어질 때, APQRDM 알고리즘은 기존 QRDM 알고리즘의 1/4 에 해당하는 검출 지연(latency) 을 가지며, AIQRDM 알고리즘은 기존 QRDM 알고리즘의 약 1/4에 해당하는 하드웨어 요구량을 가진다. 모의실험 결과는 $4{ imes}4$ 시스템의 경우, APQRDM 알고리즘은 12dB의 Eb/N0에서 기존 QRDM 알고리즘의 약 43%에 해당하는 연산 복잡도를 가지며, AIQRDM 알고리즘은 0dB의 Eb/N0에서 기존 QRDM 알고리즘의 54%, AQRDM 알고리즘의 10%에 해당하는 연산 복잡도를 가짐을 보인다.

기타언어초록

In this paper, we propose semi-ML adaptive parallel QRDM (APQRDM) and iterative QRDM (AIQRDM) algorithms based on set grouping. Using the set grouping, the tree-search stage of QRDM algorithm is divided into partial detection phases (PDP). Therefore, when the treesearch stage of QRDM is divided into 4 PDPs, the APQRDM latency is one fourth of that of the QRDM, and the hardware requirements of AIQRDM is approximately one fourth of that of QRDM. Moreover, simulation results show that in $4{ imes}4$ system and at Eb/N0 of 12 dB, APQRDM decreases the average computational complexity to approximately 43% of that of the conventional QRDM. Also, at Eb/N0 of 0dB, AIQRDM reduces the computational complexity to about 54% and the average number of metric comparisons to approximately 10% of those required by the conventional QRDM and AQRDM.