[논문]CRC부호를 이용한 반복복호부호의 반복복호 제어기법

백승재; 박진수

doi:10.3745/kipstc.2004.11c.3.353

CRC부호를 이용한 반복복호부호의 반복복호 제어기법
Variable Iteration Decoding Control Method of Iteration Codes using CRC-code 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part C Part C, v.11C no.3, 2004년, pp.353 - 360

백승재 (청주기능대학 정보통신시스템과) , 박진수 (청주대학교 정보통신공학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 반복복호부호의 복호과정시 CRC(Cyclic Redundancy Check)검사를 이용하여 반복복호수가 가변하는 효율적인 제어기법을 제안한다. 반복복호 부호는 반복구조를 가지며 그 특성상 반복복호수가 증가할수록 BER/FER성능이 우수하게 향상된다. 그러나 반복복호수가 증가할수록 복호과정시 적용된 알고리즘의 복잡도에 따라 다소 차이는 있지만 공통적으로 계산량의 증가를 가지게 되며 이는 복호지연시간 증가로 나타난다. 또한 일정 반복복호수 이상에 도달하게 되면 그 성능 변화가 거의 없는 오류마루(error floor)현상이 나타난다. 즉 성능변화가 없는 적절한 반복복호수 종료점을 찾아야 한다. 따라서 본 논문에서는 프래임 주기로 수신된 정보를 프래임 오류검사 지시자(FCS : Frame Check Sequence Indicator)를 이용하여 채널의 변화를 감시하며 반복복호 부호의 반복복호 횟수를 채널 적응적으로 증가, 감소할 수 있도록 제어하는 기법을 제안하여 결과적으로 반복구조를 가지는 부호의 방대한 계산량 감소와 이로 인한 복호지연 시간을 성능저하 없이 효율적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this Paper, We propose an efficient iteration decoding control method with variable iteration decoding of iteration codes decoding using Cyclic Redundancy Check. As the number of iterations increases, the bit error rate and frame error rate of the decoder decrease and the incremental improvement gradually diminishes. However, when the iteration decoding number is increased, it require much delay and amount of processing time for decoding. Also, It can be observed the error nor that the performance cannot be improved even though increasing of the number of iterations and SNR. So, Suitable number of iterations for stopping criterion is required. we propose variable iteration control method to adapt variation of channel using Frame Error-Check indicator. Therefore, the amount of computation and the number of iterations required for iteration decoding with CRC method can be reduced without sacrificing performance.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 이러한 구조는 한 프래임에서 반복복호 때마다 기준값을 측정해야 하는 계산상의 복잡도를 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 효율적인 기법을 제시하고 기존 구조와 비교, 분석한다.
비교를 목적으로 기존의 두 가지 구조들과 본 논문에서 제안한 구조를 제시하였다. 모의실험 결과는 기존의 구조들과 비교하였으며 이미 알려진 두 가지 정지구조를 검토해 보자. 비교대상인 정지구조들은 최대 T一max의 반복복호를 수행하는 동적인 정지구조일지라도 그 T_max 반복복호 내에서 조차도 그 성능이 만족스럽지 않다.
본 논문에서는 반복복호에 따른 연산량 증가와 복호 지연관점에서 이를 해결하기 위한 방법으로 CRC(cyclic Redun dancy Check)부호를 이용하여 적절한 반복복호 종료 시점을 결정하여 복호가 멈추는 정지기준(stop criterion) 구조를 제안한다. 기존에 제시된 구조는 터보코드의 복호기 입력 전에 미리 정해진 반복 복호수에 따라 복호를 수행한다.
5]. 비교를 목적으로 기존의 두 가지 구조들과 본 논문에서 제안한 구조를 제시하였다. 모의실험 결과는 기존의 구조들과 비교하였으며 이미 알려진 두 가지 정지구조를 검토해 보자.
설계에 부적합한 문제점을 가지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 반복복호구조를 가지는 부호기 전단에 CRC부호를 설정하고 복호단에서는 채널 상태에 따른 최소 반복복호를 수행후 프래임 오류 감사단에 입력되어 그 출력값에 따른 ON/OFF 제어신호를 발생하여 효과적인 반복복호 정지시점을 적응적으로 결정할 수 있는 구조를 제안하였다.

가설 설정

m번째 복호기의 출력에서 두 개의 연속적인 복호 동장의 사후확률(a posteriori) 분포가 있다고 가정하자. R2) 는 랜덤변수로서 DEC₂의 사후확률분포이고, Q(2)는 DEC₁ 의 사후확률분포라고 정의하여 다음 식 (10)과 같이 두 분포의 차의 측정치로서 정의할 수 있다[4, 6].
알아보기 위한 모의실험 환경 모델이다. 모의 실험환경으로는 가장 기본적인 통신 환경을 가정하였다. 채널 모델은 백색부가가우시안잡읍(AWGN)채널을 가정하였고 변복조 방법으로는 BPSKCbinary phase shift keying)로 가정하였으며 복호알고리 즘으로는 MAP(Maximum a poste riori) 알고리즘을 사용하였으며 최대 반복복호수는 7회로 하였다.
모의 실험환경으로는 가장 기본적인 통신 환경을 가정하였다. 채널 모델은 백색부가가우시안잡읍(AWGN)채널을 가정하였고 변복조 방법으로는 BPSKCbinary phase shift keying)로 가정하였으며 복호알고리 즘으로는 MAP(Maximum a poste riori) 알고리즘을 사용하였으며 최대 반복복호수는 7회로 하였다.

제안 방법

입력조건들은 Eb/N0, 구성부호, 인터리버크기, 반복복호 횟수, 펑 셔링의 유무, 유한(finit) 프래임 오류들을 입력으로 설정하였으며 출력결과는 유한 프래임 오류가 발생하였을 경우 모의실험을 중지하고 비트 오류율과 프래임 오류율을 계산하여 출력한다.
+ d3] 으로 수행하였다. 제안된 구조와 비교를 위하여 기존에 제안된 CE, SCR 정지구조와 복호횟수를 사전에 확정하는 Fixed구조, 수신단의 복호데이터와 송신단의 정보데이터를 비교하며 복호하는 LimKt구조와 본 논문에서 제안한 CRC구조를 다음과 같이 Fixed, CRC, CE, SCR, Limit로 명명하여 실험하였다.

성능/효과

0E-02 기준에서 도시한 것으로 CRC정지기준 구조가 가장 적은 반복복호수로 복호되어짐을 관찰할 수 있다. BER 및 FER성능곡선에서는 다른구조에 비하여 우수한 이득차이를 보이진 않았지만 평균적으로 다른 구조에 비하여 1회정도의 평균반복복호 횟수를 줄일 수 있었다.<표 4>는 SNR에 따른 평균반복복호수를 보여주고 있는데 제안한 CRC구조가 임계가 되는 Limit구조와 거의 동일한 값을 가짐을 알 수 있다.
03이고 N은 프래임 크기이다. CE방식과 SCR방식을 비교해보면 평균 반복복호수에서 CE방식이 (6N-1)번의 실수연산과 (N+2) 크기의 실수 메모리가 필요하지만, SCR방식은 N번의 정수연산과 (N+2) 크기의 정수 메모리만 필요하므로 계산량과 하드웨어 복잡도가 감소하게 된다는 장점을 가진다.
15dB정도의 미미한 성능차이를 나타내었다. CRC구조와 CE구조는 거의 동일한 성능곡선을 보였으며 SCR구조가 기준이 되는 Limit 다음으로 좋은 성능으로 나타났다. Limit의 경우는 정보비트를 알고 있고 프래임이 올바르게 복호되었을 때 즉시 종료된다.
결론적으로 본 논문에서 제시한 CRC를 이용한 정지기준 구조는 반복복호를 가지는 부호에서 그 반복복호 정지기준을 제공하기 위한 구조로 효과적임을 증명하였다.
그 성능의 우수함에 의문을 제기하기도 하였으나 그 우수한 성능은 많은 연구가들의 노력으로 입증되었다[2, 3]. 그 결과 차세대 이동통신인 IMT2000의 표준화를 주도하고 있는 단체인 3GPP(3rd Generation Part nership Project) 와 3GPP2(3rd Generation Partnership Project 2)의 표준으로 채택되었다.
기존의 다른 구조에 비하여 BER 성능 감소없이 평균반복복호 횟수가 다른 정지기준보다 적은 횟수로 반복복호되었음을 확인하였으며 BER 요구치 1.0E-02를 기준하여 반복복호한 결과 평균 1회 정도의 반복복호 감소를 증명하였다.
일반적으로 그림 하단에 위치한 알고리즘일수록 상단의 알고리즘보다 복잡도는 높아지나 복호성능은 더 우수하게 나타난다. 또한 MAP을 기반으로 한 알고리즘이 비터비 알고리즘을 기반으로 한 알고리즘보다 복잡도는 높으나 성능은 더욱더 우수하게 나타난다.
Limit 구조의 BER성능이 우수하게 나타나는 것은 송신데이터를 수신기에서 미리 알고 있다는 전제하에 실험하는 구조이기 때문이며 성능이 가장 미미한 CE구조는 반복복호시 교차엔트로피를 계산하여 임계치를 결정하여 복호가 정지하기 때문에 평균복호횟수는 줄어드는 반면 BER성능이 다소 차이가 나타남을 알 수 있다. 제안한 CRC구조는 고정반복복호횟수를 가지는 FIXED구조와 비슷한 성능을 보이는 것을 알 수 있다.
터보코드는 RSC(recursive systematic convolution) 부호를 병렬로 연접하여 입력된 정보를 부호화하며 반복복호를 통하여 복호동작을 수행할 뿐만 아니라 인터리버의 크기가 충분히 크고, 반복복호수가 증가함에 따라 샤논한계 (shannon limit)에 근접하는 성능을 보인다. 그러나 터보코드는 사용되어지는 복호알고리즘에 따라 다소 차이는 있지만 반복복호의 증가로 인하여 야기되는 방대한 계산량을 수행해야 하는 문제점을 가지고 있다.

후속연구

<표 2>에서 CRC 연산량은 알고리즘별 SISO복호기의 실수연산량 관점에서 본다면 매우 작은 연산량을 수행한다. CRC를 채용하여 반복복호횟수를 평균 1회 줄일 수 있다면 CRC의 비트연산을 감수할 수 있을 정도의 trade off를 가진다고 할 수 있다.

참고문헌 (11)

Berrou, A., Glavieux, P. Thitimajshima. 'Near Shannon Limit Error-Correcting Coding and Decoding : Torbo Codes,' in ICC, pp.1064-1070, 1993
S. Dolinar and D. Divsalar, 'Weight Distributions for Turbo Codes Using Random and Nonrandom Permutation, The JPL TDA Progress Report 42-122, Aug., 1995
Benedetto, S. and Montorsi, G., 'Unveiling turbo codes : some results on parallel concatenated coding schemes,' IEEE Trans. on Info. Theory, Vol.42, No.2, pp.409-429, Mar., 1996

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J. Hagenauer, E. Offer and Lutz Papke, 'Iterative Decoding of Binary Block and Convolutional Codes,' IEEE Transactions on Information Theory, Vol.42, No.2, March, 1996

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Rose Y. Shao, Shu Lin and Marc P. C. Fossorier, 'Two simple Stopping Criteria For TurboDecoding,' IEEE Transaction on Comm, Vol.47, No.8, pp.1117-1120, August, 1999

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Michael Moher, 'Decoding via Cross-entropy Minimization,' in Proc. IEEE Globecom Conf., Houston, TX, pp.809-813, Dec., 1993
Branka Vucetic and Jinhong Yuan, 'Turbo Codes,' Kluwer Academic Publishers, 2000
Chris Heegard and Stephen B. Wicker, 'Turbo Coding,' Kluwer Academic Publishers, 1999
Patrick Robertson, E. Villebrun and Peter Hoeher, 'A Comparison of Optimal and Sub-Optimal MAP Decoding Algorithms Operating in the Log Domain,' Proc. ICC'95, Seattle, June, 1995
A. J. Viterbi, 'Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm,' IEEE Trans. Inform. Theory, Vol.IT-13, pp.260-269, Apr., 1967

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J. Hagenauer and P. Hoerer, 'A Viterbi algorithm with soft-decision outputs and its application,' in Proc. IEEE GLOBECOM, pp.1680-1686, 1989

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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