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홍송남,신동준,Hong Song-Nam,Shin Dong-Joon The Korea Institute of Information and Commucation 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.9C
Capacity-approaching codes using iterative decoding have been the main subject of research activities during past decade. Especially, LDPC codes show the best asymptotic performance and density evolution has been used as a powerful technique to analyze and design good LDPC codes. In this paper, we apply density evolution with a Gaussian approximation to the concatenated zigzag (CZZ) codes by considering both flooding and two-way schedulings. Based on this density evolution analysis, the threshold values are computed for various CZZ codes and the optimal structure of CZZ codes for various code rates are obtained. Also, simulation results are provided to conform the analytical results.
노예림,홍송남 한국통신학회 2022 韓國通信學會論文誌 Vol.47 No.9
In this paper, we consider a compressed sensing (CS) problem with multiple measurement vector (MMV), in which a set of sparse signals with the same support are recovered simultaneously from the corresponding measurements. Many practical problems (e.g., active user detection for massive connectivity, communication-efficient federated learning, and so on) have been formulated in this problem. Also, it is necessary to investigate one-bit CS under the MMV framework, in order to boost communication efficiency. Unfortunately, the best-known one-bit CS algorithms such as Bayesian matching pursuit (BMP) is not applicable to the emerging one-bit MMV problems. In these problems, we propose novel algorithms, named Turbo-BMP as nontrivial extensions of BMP, respectively. Simulation results demonstrate the superiority of the proposed algorithm. 본 논문에서는 같은 서포트를 가진 일련의 희소 신호가 해당 측정으로부터 동시에 복구되는 다중 측정 벡터(Multiple Measurement Vector, MMV)를 가진 압축 센싱(Compressive Sensing, CS) 문제를 고려한다. 이 문제에는 많은 실용적인 문제(예: 대규모 연결, 통신 효율 연합 학습 등에 대한 능동적인 사용자 탐지 등)가 형성되었다. 또한 통신 효율을 높이기 위해서는 다중 측정 벡터 프레임워크에서의 1-비트 압축 센싱에 대한 연구가 필요하다. 그러나, 베이지안 매칭 추구(Bayesian Matching Pursuit, BMP)와 같은 잘 알려진 1-비트 압축 센싱 알고리즘은새로운 1-비트 다중 측정 문제에 적용되지 않는다. 이러한 문제에서 우리는 BMP 알고리즘의 확장으로Turbo-BMP(Turbo-Bayesian Matching Pursuit)라는 새로운 알고리즘을 제안한다. 벤치마크 알고리즘으로써, M-BMP(Multiple Measurement Vector-Bayesian Matching Purrsuit)를 비교하여 시뮬레이션을 진행한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘인 Turbo-BMP의 우수성을 보여준다.
LDPC 부호화 고차 변조 시스템을 위한 신뢰성 기반의 적응적 비트 매핑 기법
주형건,홍송남,신동준,Joo, Hyeong-Gun,Hong, Song-Nam,Shin, Dong-Joon 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.12c
본 논문에서는 LDPC 부호화 고차 변조 시스템의 비트 레벨 체이스 결합 (Chase combining)을 위한 신뢰성 기반의 적응적 비트 매핑 기법을 제안한다. 정보 (혹은 패리티) 비트를 더 신뢰도가 높은 (혹은 신뢰도가 낮은) 비트 위치에 할당하는 기존의 비트 매핑 기법에 비해, 제안한 기법은 부호의 특성과 고차 변조 신호를 구성하는 비트들의 보호 (Protection) 레벨 차이를 동시에 고려하여 부호어 비트를 최적의 비트 위치에 할당한다. 연접 지그재그 (CZZ) 부호에 대하여 제안된 매핑 기법을 심볼 레벨 체이스 결합 기법, 신호 성상도 재배치 비트 매핑 기법과 비교하여, 전체 시스템 복잡도를 동일하게 유지한 경우 $FER=10^{-3}$에서 각각 $0.7{\sim}1.3$ dB와 $0.1{\sim}1.0$ dB 성능 이득을 보임을 모의 실험으로 확인하였다. 그리고 다양한 환경에 대한 적응적 비트 매핑 기준을 유도하고 이를 모의 실험을 통해 검증하였다. In this paper, an adaptive bit-reliability mapping is proposed for the bit-level Chase combining in LDPC-coded high-order modulation systems. Contrary to the previously known bit-reliability mapping that assigns the information (or parity) bits to more (or less) reliable bit positions, the proposed mapping adaptively assigns codeword bits to the bit positions of various reliabilities by considering the characteristics of code and protection levels of bits in high-order modulation symbol. Compared with the symbol-level Chase combining and the constellation rearrangement bit mapping, the proposed mapping gives $0.7{\sim}1.3$ dB and $0.1{\sim}1.0$ dB performance gain at $FER=10^{-3}$ with no additional complexity, respectively. Adaptive bit-reliability mappings are derived for various environments and the validity of them is confirmed through simulation.
체크 노드 분할에 의한 LDPC 부호의 새로운 메시지 전달 복호 알고리즘
김성환,장민호,노종선,홍송남,신동준,Kim Sung-Hwan,Jang Min-Ho,No Jong-Seon,Hong Song-Nam,Shin Dong-Joon 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.4c
본 논문에서는 체크 노드 분할에 의한 low-density parity-check(LDPC) 부호의 새로운 직렬 메시지 전달 복호 알고리즘을 제안한다. 이 새로운 복호 알고리즘은 특히 적은 반복 횟수에 대하여 기존의 메시지 전달 복호 알고리즘의 비트 오율(BER) 성능보다 더 우수한 성능을 보인다. 체크 노드의 분할된 부분 집합의 개수가 증가함에 따라 비트 오율 성능이 보다 좋아진다는 사실을 분석적 결과로 확인할 수 있다. 또한 가우시안 근사화를 이용한 밀도 진화를 이용하여 변수 노드에서 메시지들의 평균값에 대한 재귀 방정식을 유도하고, 모의 실험을 이용하여 분석적인 결과를 검증하였다. In this paper, we propose a new sequential message-passing decoding algorithm of low-density parity-check (LDPC) codes by partitioning check nodes. This new decoding algorithm shows better bit error rate(BER) performance than that of the conventional message-passing decoding algorithm, especially for small number of iterations. Analytical results tell us that as the number of partitioned subsets of check nodes increases, the BER performance becomes better. We also derive the recursive equations for mean values of messages at variable nodes by using density evolution with Gaussian approximation. Simulation results also confirm the analytical results.
네트워크를 통한 분산 학습을 위한 양자화된 온라인 경사 하강법
박종환(Park Jong Hwan),홍송남(Hong Song Nam) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문은 네트워크를 통한 분산 환경에서 온라인 경사 하강법을 이용하여 학습을 할 때 양자화 기법을 적용하여 통신에 효율적인 알고리즘 (Quantized Distributed Online Gradient Descent Learning, QDOGL)을 제안한다. QDOGL에서 각 노드(node)는 점근적으로 같은 함수로 수렴하게 되게끔 학습한다. (Asymptotic Consensus) 또한 QDOGL은 시간에 따른 최적 준선형적인 후회(Optimal Sublinear Regret) Օ(√T를 달성할 수 있다. 이 때 양자화 수준을 결정하는 척도는 t=1,2,…, T시간에 따라 √t로 설정하게 되고 양자화에 사용되는 비트(bits)는 [log√t]가 된다. 양자화 기법을 적용해도 분산환경에 퍼져있는 각 노드들(nodes)이 결국 가장 좋은 함수와 차이가 점점 줄어드는 함수를 학습할 수 있음을 알 수 있다. 또한 QDOGL은 양자화하지 않은 알고리즘과 비교해도 통신 부담을 줄임과 동시에 거의 비슷한 성능을 낼 수 있음을 알 수 있다.