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일반화된 공간천이변조 시스템에서 압축센싱기술을 이용한 수신신호 복호 알고리즘 (A Compressed Sensing-Based Signal Detection Technique for Generalized Space Shift Keying Systems)

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최초등록일 2025.05.25 최종저작일 2014.07
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일반화된 공간천이변조 시스템에서 압축센싱기술을 이용한 수신신호 복호 알고리즘
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보통신학회
    · 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 18권 / 7호 / 1557 ~ 1564페이지
    · 저자명 : 박정홍, 반태원, 정방철

    초록

    본 논문에서는 일반화된 공간천이변조시스템에서 신호 복원 성능의 개선을 위하여 병렬 직교매칭퍼슛 기술을 이용한 신호 검출기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. 일반화된 공간천이변조 시스템에서 수신신호의 복원은 압축 센싱에서 성긴신호 복원과 매우 유사하다. 성긴 신호 복원에서 자주 사용되는 직교매칭퍼슛 기법은 매 반복과정에서 수신 신호와 채널 행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 송신신호의 Nonzero 인덱스로 1개씩 선택한다. 반면 제안된 POMP기법에서는 수신신호를 이용하여 첫 번째 반복과정에서 채널행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 복수()개 선택한 후, 선택된 M개의 인덱스를 초기 인덱스로 하는 개의 OMP과정을 병렬적으로 수행한다. 최종적으로 각 OMP과정에서 복원된 신호 중 수신된 신호와 복원신호사이의 잔차 (Residual)가 가장 작은 후보 신호를 최종 복원 신호로 선택한다. 본 논문에서는 POMP기법에 양자화기법을 결합한 알고리즘도 함께 제안한다. 제안된 POMP알고리즘은 OMP대비 배의 복잡도를 갖지만 신호 복원 성능은 매우 탁월하다.

    영어초록

    In this paper, we propose a signal detection technique based on the parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed for generalized shift space keying (GSSK) systems, which is a modified version of the orthogonal matching pursuit (OMP) that is widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery. The signal recovery problem in the GSSK systems is similar to that in the compressed sensing (CS). In the proposed POMP technique, multiple indexes which have the maximum correlation between the received signal and the channel matrix are selected at the first iteration, while a single index is selected in the OMP algorithm. Finally, the index yielding the minimum residual between the received signal and the M recovered signals is selected as an estimate of the original transmitted signal. POMP with Quantization (POMP-Q) is also proposed, which combines the POMP technique with the signal quantization at each iteration. The proposed POMP technique induces the computational complexity M times, compared with the OMP, but the performance of the signal recovery significantly outperform the conventional OMP algorithm.

    참고자료

    · 없음
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