골레이 부호를 위한 저 메모리 고성능 최적 복호

임제훈; 송영준

doi:10.14801/jkiit.2015.13.9.51

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 임제훈 (금오공과대학교) 송영준 (금오공과대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제9호(JKIIT, Vol.13, No.9)

발행연도: 2015.9

수록면: 51 - 57 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2015.13.9.51

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

골레이 부호에 대한 기존의 복호기법인 Kasami 알고리듬과 산술복호 알고리듬은 복호 시 복잡도의 문제와 BER(Bit Error Rate) 성능이 다소 떨어진다. 성능감소의 문제점은 선형 블록 부호의 최적 복호기법인 최우도 복호법을 이용하면 우수한 BER 성능을 얻을 수 있지만 이를 골레이 부호에 적용하면 알고리듬의 특성 상 2<SUP>12</SUP>개의 후보 부호어를 메모리가 저장해야 하므로 복잡도가 증가하는 단점을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 생성행렬 분리법을 이용하여 복잡도를 줄이면서 우수한 BER 성능을 얻는 효율적인 복호기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 알고리듬은 기존의 Kasami 알고리듬과 산술복호 알고리듬에 비해 약 1.3~1.9dB의 부호이득을 얻게 됨을 성능분석을 통해 보인다. 또한, 기존의 최우도 복호기법보다 요구되는 메모리 크기가 작아짐을 보인다.

#golay code #Kasami algorithm #arithmetic algorithm #MLD #memory size

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - M. J. E. Golay / 1949 / Notes on Digital Coding / Proceedings of IRE 37 (6) : 657 ~ 669

[단행본] - Bernard Sklar / 2004 / Digital Communications / Prentice Hall : 437 ~ 438

[학술지(정기간행물)] - A. Benyamin-Seeyar / 1986 / Capability of the Error-Trapping Technique in Decoding Cyclic Codes / IEEE Trans. Inform. Theory 32 (2) : 166 ~ 180

[학술지(정기간행물)] - T. Kasami / 1964 / A Decoding Procedure for Multiple Error-Correction Cyclic Codes / IEEE Trans. Inf. Theory IT-10 : 134 ~ 139

[단행본] - Shu Lin / 2002 / Error Control Coding: Fundamentals and Applications / Prentice Hall : 166 ~ 178

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

임제훈

소속기관 금오공과대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 10 이용수 397

송영준

소속기관 금오공과대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 컴퓨터학

논문수 84 이용수 8,364

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-566-001867030

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (17)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)