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소성일 한국통신학회 1990 정보와 통신 Vol.7 No.3
The $(L,\psi)$ feature description on the binary boundary air craft image is introduced of classifying 3-D object (aircraft) identification. Three types for associative matrix memories are employed and tested for their classification performance. The fast association involved in these memories can be implemented using a parallel optical matrix-vector operation. Two associative memories are based on pseudoinverse solutions and the third one is interoduced as a paralell version of a nearest-neighbor classifier. Detailed simulation results for each associative processor are provided.
비가우시안 잡음 채널에서 Robust 등화기법을 이용한 터보 부호의 SOVA 성능분석
소성열,이창범,김영권,정부영,Soh, Surng-Ryurl,Lee, Chang-Bum,Kim, Yung-Kwon,Chung, Boo-Young 한국전기전자학회 2000 전기전자학회논문지 Vol.4 No.2
터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 길쌈부호의 복호기인 Viterbi 복호기는 연속모드로 동작하는 반면에 터보부호의 복호기는 블록 단위로 동작한다. 터보부호의 복호기에서 사용되는 알고리즘은 매우 복잡한 계산이 필요한 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 Hagenauer가 제안한 Viterbi 알고리즘을 이용한 SOVA(soft output Viterbi algorithm)가 있는데 복호 성능은 MAP 알고리즘이 우수하다고 알려져 있다. 복잡도가 MAP 알고리즘보다 절반인 SOVA를 채용하고 Robust 등화기법으로 복호 성능을 보완하여 모의 실험결과 기존의 MAP성능만큼 Robust 등화기법이 적용된 SOVA성능이 개선되었음을 보여준다. Turbo Code decoder is an iterate decoding technology, which extracts extrinsic information from the bit to be decoded by calculating both forward and backward metrics in each decoding step, and uses the information to the next decoding step. Viterbi decoder, which is for a convolutional code, runs continuous mode, while Turbo Code decoder runs by block unit. There are algorithms used in a decoder : which are MAP(maximum a posteriori) algorithm requiring very complicated calculation and SOVA(soft output Viterbi algorithm) using Viterbi algorithm suggested by Hagenauer, and it is known that the decoding performance of MAP is better. The result of this make experimentation shows that the performance of SOVA, which has half complex algorithm compare to MAP, is almost same as the performance of MAP when the SOVA decoding performance is supplemented with Robust equalization techniques.