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J-GLOBAL ID：201702262642461953   整理番号：17A1345468

MIMOシステムにおける有限長ターボ符号化BICMのMLと反復復号化の性能ギャップについて【Powered by NICT】

On the Performance Gap Between ML and Iterative Decoding of Finite-Length Turbo-Coded BICM in MIMO Systems

著者 (2件)： Zhang Dan (Vodafone Chair Mobile Communications Systems, Technical University Dresden, Dresden, Germany) ,  Meyr Heinrich (Institute for Integrated Signal Processing Systems, RWTH Aachen University, Aachen, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 65  号： 8  ページ： 3201-3213  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実時間応用は典型的には短い符号語を必要とするので,本論文では,与えられた有限長符号語の最小達成可能な符号語誤り率,すなわち,最尤(ML)復号化誤り確率を解析した。符号化方式ML復号化があまりにも複合体については,本論文の主要な寄与は,ML復号化と実用的な復号化方式の間の性能ギャップを評価することである。3GPP長期進化(LTE)で採択されたスペクトル的に効率の良い符号化方式であることをターボ符号とビットインタリーブ符号変調の組合せを解析した。単一入力単一出力(SISO)システムでは,文献で示されているターボ復号は近ML復号化性能を示すことが分かった。本論文では,多入力多出力(MIMO)システムに解析を拡張した。SISOの場合とは対照的に,ターボ原理に基づく繰り返し復号方式は,ML復号化と比較してかなり性能損失,良好なMIMOチャネル条件でも受ける。この理由のために,潜在的な理由を解析し,改善の可能性を調べた。シミュレーションにより,非ML符号語への収束よりも収束が良好なチャネル条件の観察された性能損失の主要因であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スペクトル ,  誤り率 ,  *符号化 ,  最尤法 ,  *MIMOシステム ,  符号化変調 ,  *復号化 ,  チャネル
準シソーラス用語： MIMOチャネル ,  *MIMO ,  SISO ,  *ターボ符号 ,  符号語 ,  *反復復号化 ,  *BICM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： MIMOシステム ,  ターボ符号化 ,  BICM ,  ML ,  反復復号化 ,  ギャップ