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길쌈 부호 복원 기법을 이용한 블라인드 블록 디인터리빙
정진우(Jinwoo Jeong),윤동원(Dongweon Yoon),박철순(CheolSun Park),윤상범(Sangbom Yun),이상현(Sanghyeon Lee) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.48 No.9
채널 부호화된 심볼은 연집 오류(Burst error)에 취약한 특성으로 인해 송신단에서 인터리빙 과정을 거쳐 송신된다. 수신단에서는 채널을 통하여 발생된 연집 오류를 디인터리빙 과정을 통해 랜덤 오류(Random error)로 변화시키고 채널 복호화를 통하여 오류 정정 효과를 높인다. 그러나 수신단에서 송신단의 인터리버 파라미터를 알지 못하는 경우에는 인터리빙은 특정 패턴에 의한 일종의 암호화로 볼 수 있으며 디인터리빙이 어렵게 된다. 최근 선형 블록 부호가 블록 인터리빙 되었을 때 선형 블록 부호의 선형성을 이용하여 인터리버 파라미터를 추정하는 기법들의 연구가 진행되었다. 그러나 길쌈 부호가 인터리빙 되었을 때, 선형 블록 부호와 달리 부호어 길이에 따라 구분되는 선형성을 이용할 수 없기 때문에 기존 선형 블록 부호의 선형성을 이용한 방법으로는 인터리버의 파라미터를 추정할 수 없다. 본 논문에서는 길쌈부호가 블록 인터리빙이 되었을 때 길쌈 부호 복원(Convolutional code reconstruction) 기법을 이용하여 블록 인터리버의 행과 열을 추정하는 블라인드 블록 디인터리빙 기법을 제안한다. Interleaving is applied to prevent from exceeding the error-correction capability of channel code. At the receiver, burst errors are converted into random errors after deinterleaving, so the error-correction capability of channel code is not exceeded. However, when a receiver does not have any information on parameters used at an interleaver, interleaving can be seen as an encryption with some pattern. In this case, deinterleaving becomes complicated. In the field of blind deinterleaving, there have recently been a number of researches using linearity of linear block code. In spite of those researches, since the linearity is not applicable to a convolutional code, it is difficult to estimate parameters as in a linear block code. In this paper, we propose a method of blind block deinterleaving using convolutional code reconstruction method.
위상 및 주파수 오프셋에 강인한 개선된 변조 분류 알고리즘
안성진(Seongjin Ahn),윤동원(Dongweon Yoon),윤상범(Sangbom Yun),권지연(Jiyeon Kwon) 한국정보기술학회 2018 한국정보기술학회논문지 Vol.16 No.5
In a non-ideal channel environment where the phase offset and the frequency offset exist, it is important to select features that are robust to performance degradation factors. In this paper, we propose a cumulant based automatic modulation classification algorithm which is independent of the phase and the frequency offset. In order to classify linear digital modulation schemes, e.g., BPSK, QPSK, 8PSK, 16QAM, and 64QAM, we use the cumulants of differential decoded signal as features, and by calculating the euclidean norm of the obtained feature vectors, we perform the modulation classification. Through computer simulation, we compare the performance of the proposed algorithm and the existing algorithm in terms of average classification probability, and show the superiority of the proposed algorithm.