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문제 정의
- MIMO 시스템에서의 응용을 위해, 본 논문에서는 기존의 최우도 복호 기법들에 비해 연산 복잡도 측면에서 막대한 이득을 제공하는 PHD라는 새로운 최우도 복호 기법을 제안하였다. 제안된 복호 기법은 트리를 여러 단계로 나누고, 각 단계에 깊이 우선 탐색 기법과 너비 우선 탐색 기법을 적절히 적용하여 탐색한다.
- 본 논문에서는 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 각 단계에 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색을 적절히 적옹- 하여 최적화를 달성하는 분할 기반 혼합 복호 기법이라는 (partition-based hybrid decoding: PHD) 새로운 최우도 복호 기법을 제안한다. 마지막 단계를 제외한 각 단계의 마지막 층에서 최우도 솔루션을 위한 노드 후보들을 추려내고, 마지막 단계에서는 그 후보들 중더 가능성 있는 것을 먼저 검사하는 기법을 통해 PHD 는 연산 복잡도를 줄인다.
가설 설정
- PHD 기법에서는 다른 기존의 기법들과 마찬가지로 상 삼각 행렬 及을 이용하여 최우도 솔루션 §을 찾는 트리 구조가 가정된다. Z2-QAM을 이용하는 NTxNt MIMO 시스템의 경우, 하나의 뿌리로부터 시작되어 "개의 (=2奶) 층을 갖는 Z-ary 트리가 생성된다.
- 명확해진다. 본 논문의 트리 탐색의 문맥에서, 기존에 사용되는 child 노드, descendant 노드, predecessor 노드, 그리고 서브트리 등의 용어들은 기존의 문헌 [1 기에서와 같은 정의로 사용될 것이다
- 결론적으로 PHD의 Step 1, 2에서는 여섯 가지의 가능한 조합이 있다. 시뮬레이션에서 LSD와 SD의 첫 탐색 반경을 以既로 설정하고 제곱근의 연산 복잡도는 곱셈의 연산 복잡도와 같게 가정한다.
- 각 단계에서는, 깊이 혹은 너비 탐색 기법을 적용하며, 탐색 범위는 이전 단계에서 살아남은 노드들을 뿌리로 하는 서브트리들만으로 국한된다. 여기서 전체 트리의 뿌리 弟么은 첫 번째 단계 이전에서 살아남은 유일한 노드로 가정된다.
- 송신측에서 입력 데이터스트림은 鸟개의 서브스트림으로 나누어지고 각각은 특정 전송 안테나를 통해 전송된다. 이때 채널은 한 전송 주기 동안 상수 값을 갖고, 그 전송이 끝나면 그 값이 변하는 정적 레일레이 페이딩 채널로 (flat Rayleigh fading channel) 가정한다.
- 제안된 PHD 기법은 먼저 트리를 여러 단계로 나눈다 A까]의 층을 갖는 트리에 대해 임의의 단계 *가 .鶴개의 층을 포함하도록 Z단계로 나눌 수 있다.
- 문턱값보다 작거나 같은 매트릭을 갖는 노드들은 SNR에 의존하는 랜덤 변수인 채널 전송 행렬 a와 수신 벡터 £에 관한 함수이므로、그 노드들 또한 랜덤 변수이대项. 트리를 탐색하는 복호 기법의 정확한 탐색 경로는 예측 불가능하기 때문에 곱셈의 횟수는 전송 때마다 다를 것이다. 결론적으로 복호 기법의 정확한 곱셈의 횟수를 닫힌 꼴 형태로 표현하는 것은 일반적으로 불가능하다.
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