KR101885126B1 - Method and apparatus for estimating optimum degree distribution of cooperation iterative decoding - Google Patents

Abstract

복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드를 포함하는 신호 수신부와 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드를 포함하는 LDPC 복호부 상호간의 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포(Degree Distribution)를 추정하는 방법 및 장치에 있어서, 신호 수신부가, 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수에 기초하여 생성된 상호 정보량(Mutual Information)을 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드 상호 간에 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제1 상호 정보량을 생성하는 단계, LDPC 복호부가, 제1 상호 정보량에 기초하여 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드 상호 간에 교환하는 상호 정보량을 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제2 상호 정보량을 생성하는 단계 및 도수 분포 추정부가, 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계를 포함하는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.A method and an apparatus for estimating a decodable frequency distribution in a cooperative iterative decoding between a signal receiving unit including a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes, and an LDPC decoding unit including a plurality of variable nodes and a plurality of check nodes The signal receiving unit repeatedly exchanges the mutual information generated based on the degree of the specific variable node by repeating a predetermined first test number between the plurality of observation nodes and the plurality of middle nodes, The LDPC decoding unit repeatedly exchanges the amount of mutual information exchanged between the plurality of variable nodes and the plurality of check nodes based on the first mutual information amount and updates it by repeating a predetermined second test number, 2 mutual information amount and a frequency distribution estimation unit, The present invention relates to a method estimating decodable frequency distribution in cooperation iterative decoding and apparatus including the step of estimating the frequency distribution to the frequency distribution to be decodable.

Description

협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ESTIMATING OPTIMUM DEGREE DISTRIBUTION OF COOPERATION ITERATIVE DECODING}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method and an apparatus for estimating a frequency distribution of a cooperative iterative decoding,

본 발명은 협력 반복 복호를 수행하는 수신단에서 복호 가능 도수 분포를 추정하는 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and an apparatus for estimating a distributable frequency distribution in a cooperative iterative decoding method for estimating a distributable frequency distribution in a receiving terminal performing cooperative iterative decoding.

5세대 통신 기술 중 하나인 대용량 미모(Massive MIMO)는 대용량의 데이터를 고속으로 전송하기 위하여 수십 개 이상의 안테나를 활용하는 다중 입출력 기술로, 이동통신 등 다양한 통신 분야에서 활용되는 기술이다.Massive MIMO (Massive MIMO), which is one of the 5th generation communication technologies, is a multi-input / output technology that utilizes dozens or more antennas to transmit a large amount of data at high speed, and is utilized in various communication fields such as mobile communication.

대용량 미모는 다수의 안테나를 활용하여 송신 및 수신을 진행하기 때문에, 수신단에서도 다수의 안테나를 채택하게 되어 수신단의 신호 검출기(MIMO Detector)에서의 복잡도가 크게 증가하는 문제가 있다.Since the large capacity mimo uses a plurality of antennas to perform transmission and reception, a plurality of antennas are adopted at the receiving end, which increases the complexity of the signal detector (MIMO detector) of the receiving end.

한편, 대용량 미모 시스템의 수신단에서 LDPC로 부호화된 수신 신호를 복호하기 위해서는, 복호가 가능한 도수 분포(Degree Distribution)을 찾는 것이 중요하다.On the other hand, in order to decode the LDPC-encoded received signal at the receiving end of the large capacity fine system, it is important to find a frequency distribution capable of decoding.

이러한, 복호가 가능한 도수 분포를 찾기 위하여 각종 알고리즘들이 연구되었으나, 이들 종래의 알고리즘들은 신호 수신부와 LDPC 복호부 각각의 내부 반복 복호를 고려할 수 없게 디자인되었기 때문에, 신호 수신부 및 LDPC 복호부 각각이 내부 반복 복호를 수행하고, 신호 수신부 및 LDPC 복호부가 상호간에 반복 복호를 수행하는 협력 반복 복호 시스템에서 복호가 가능한 도수 분포를 찾을 수 없는 문제가 있다.Various algorithms have been studied to find the frequency distribution that can be decoded. However, since these conventional algorithms are designed such that the inner iterative decoding of the signal receiving unit and the LDPC decoding unit can not be considered, the signal receiving unit and the LDPC decoding unit, There is a problem in that it is impossible to find a frequency distribution which can be decoded in the cooperative iterative decoding system in which the signal receiving unit and the LDPC decoding unit perform iterative decoding with each other.

한국 등록특허공보 제10-0690873호 (2007.02.27)Korean Patent Registration No. 10-0690873 (Feb. 27, 2007)

본 발명의 목적은, 신호 수신부 및 LDPC 복호부 각각이 내부 반복 복호를 수행하며, 신호 수신부 및 LDPC 복호부 상호간에 반복 복호를 수행하는 협력 반복 복호에서 이들 각각의 반복 복호를 모두 고려하여 복호가 가능한 도수 분포인 복호 가능 도수 분포를 추정하기 위함이다.It is an object of the present invention to provide a cooperative iterative decoding method in which each of the signal receiving unit and the LDPC decoding unit performs intra-iterative decoding, and cooperative iterative decoding in which the signal receiving unit and the LDPC decoding unit perform iterative decoding, This is to estimate the decodable frequency distribution which is the frequency distribution.

상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드를 포함하는 신호 수신부와 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드를 포함하는 LDPC 복호부 상호간의 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포(Degree Distribution)를 추정하는 방법은, 신호 수신부가, 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수에 기초하여 생성된 상호 정보량(Mutual Information)을 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드 상호 간에 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제1 상호 정보량을 생성하는 단계, LDPC 복호부가, 제1 상호 정보량에 기초하여 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드 상호 간에 교환하는 상호 정보량을 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제2 상호 정보량을 생성하는 단계 및 도수 분포 추정부가, 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, according to an embodiment of the present invention, there is provided a signal decoding apparatus including: a signal receiving unit including a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes; A method for estimating a degree distribution of a decodable signal in a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes of a plurality of observation nodes and mutual information mutual information generated based on a degree of a specific variable node, Generating a first mutual information amount by repeatedly exchanging and updating a predetermined number of test times between a plurality of variable nodes and a plurality of check nodes based on the first mutual information amount, Generating a second mutual information amount by repeatedly exchanging and updating by a set second test number, A, a and a step of estimating the frequency distribution with a frequency distribution can be decoded by the second mutual information amount to the maximum value set in advance.

일 실시예에 따라, 제2 상호 정보량을 생성하는 단계 이후에, LDPC 복호부가, 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에게 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부에 전달하는 피드백 단계를 더 포함하며, 제1 상호 정보량을 생성하는 단계는, 체크-변수 상호 정보량을 더 이용하여 수행된다.According to an embodiment, after the step of generating the second mutual information amount, the LDPC decoding unit may include a feedback step of transmitting a check-variable mutual information amount, which is a mutual information amount transmitted from the plurality of check nodes to the variable nodes, to the signal receiving unit Wherein the step of generating the first mutual information amount is performed further using the check-variable mutual information amount.

예를 들어, 제1 상호 정보량을 생성하는 단계 및 제2 상호 정보량을 생성하는 단계로 구성되는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지, 피드백 단계가 반복 수행된다.For example, the feedback step is repeated until the test cycle consisting of the step of generating the first mutual information amount and the step of generating the second mutual information amount is successively repeated by a predetermined third test number.

일 실시예에 따라, 도수 분포는, 도수 차수가

인 특정 변수 노드에 연결된 엣지(edge)들의 비율(fraction)을 나타내는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 도수 차수가

인 특정 체크 노드에 연결된 엣지들의 비율을 나타내는 제2 도수 분포 파라미터(

)를 포함한다.According to one embodiment, the frequency distribution has a frequency order of

A first frequency distribution parameter (< RTI ID = 0.0 >

) And the degree order

And a second frequency distribution parameter (< RTI ID = 0.0 >

).

예컨대, 제1 상호 정보량을 생성하는 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량(

)은, 제1 EXIT 함수(

), 상호 정보량 산출 함수(J()), 관측 노드의 전체 개수(2n_R), 이전 시험 횟수

에서 상기 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량(

), 평균 체크-변수 상호 정보량(

)에 기초하여 산출된다.For example, in the step of generating the first mutual information amount,

The degree of a particular variable node in

The mutual information amount transmitted from the plurality of observation nodes to the plurality of middle nodes with respect to the observation-

), The first EXIT function (

), The mutual information amount calculation function (J ()), the total number of observation nodes (2n _R )

(Degree) degree of the specific variable node

Observations on - Intermediate Mutual Information (

), Average check-variable mutual information amount (

).

예컨대, 제1 상호 정보량을 생성하는 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량

은 아래 수학식 19에 기초하여 산출된다.For example, in the step of generating the first mutual information amount,

The degree of a particular variable node in

Which is a mutual information amount transmitted from a plurality of observation nodes to a plurality of middle nodes,

Is calculated based on the following equation (19).

[수학식 19]&Quot; (19) "

이때,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량,

는 제1 EXIT 함수, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 이전 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량,

는 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.At this time,

Is the degree of the specific variable node,

The current number of tests,

Is the current number of tests

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - inter-mutual information,

Is a first EXIT function, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

Previous test count

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - inter-mutual information,

Means the average check-variable mutual information amount.

예를 들어, 제2 상호 정보량을 생성하는 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 복수의 변수 노드가 복수의 체크 노드에게 전달하는 상호 정보량인 변수-체크 상호 정보량

은, 상호 정보량 산출 함수(J()), 관측 노드의 전체 개수(2n_R), 제1 상호 정보량(

), 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량(

)에 기초하여 산출된다.For example, in the step of generating the second mutual information amount,

The degree of a particular variable node in

Check mutual information amount " which is a mutual information amount transmitted from a plurality of variable nodes to a plurality of check nodes,

The total number of observation nodes (2n _R ), the first mutual information amount (Jn)

), Previous test count

Average check - variable mutual information quantity (

).

예컨대, 제2 상호 정보량을 생성하는 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 상기 복수의 변수 노드가 상기 복수의 체크 노드에게 전달하는 상호 정보량인 변수-체크 상호 정보량

은 아래 수학식 20에 기초하여 산출된다.For example, in the step of generating the second mutual information amount,

The degree of a particular variable node in

Check mutual information, which is the amount of mutual information that the plurality of variable nodes deliver to the plurality of check nodes,

Is calculated based on the following expression (20).

[수학식 20]&Quot; (20) "

이때,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 변수-체크 상호 정보량, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량,

는 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.At this time,

Is the degree of the specific variable node,

The current number of tests,

Is the current number of tests

(Degree) degree of a specific variable node in

, J () is a mutual information quantity calculation function, 2n _R is the total number of observation nodes,

The first mutual information amount,

Previous test count

Means the average check-variable mutual information amount.

일 실시예에 따라, 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계에서, 도수 분포 추정부는, 복수의 변수 노드 각각의 도수 차수

및 복수의 체크 노드 각각의 도수 차수

별로 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에 전달한 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량의 평균인 평균 체크-변수 상호 정보량에 기초하여, 복호 가능 도수 분포를 추정한다.According to one embodiment, in the step of estimating with the decodable frequency distribution, the frequency distribution estimating unit may calculate a frequency distribution

And a plurality of check nodes

Variable-mutual information amount, which is the average of check-variable mutual information quantities, which are mutual information quantities transmitted from a plurality of check nodes to a plurality of variable nodes.

예컨대, 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계에서, 도수 분포 추정부는, 현재 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

이 이전 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

보다 크도록 하는 도수 분포를 복호 가능 도수 분포로 추정한다.For example, in the step of estimating with the decodable frequency distribution, the frequency distribution estimating section calculates the frequency

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

This previous test count

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

Is estimated as a decodable frequency distribution.

일 실시예에 따라, 현재 시험 횟수인

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

은 아래 수학식 23에 기초하여 산출된다.According to one embodiment,

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

Is calculated based on the following expression (23).

[수학식 23]&Quot; (23) "

이때,

는 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량,

는 특정 체크 노드의 도수 차수,

는 체크 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제2 도수 분포 파라미터,

는 제2 EXIT 함수,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 변수 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제1 도수 분포 파라미터, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량,

는 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.At this time,

The current number of tests,

Is the current number of tests

Average check - variable mutual information,

The degree of certain check nodes,

Is the maximum value of the degree of the check node,

Is a second frequency distribution parameter,

The second EXIT function,

Is the degree of the specific variable node,

Is the maximum value of the degree of the variable node,

(2) is a first frequency distribution parameter, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

The first mutual information amount,

Previous test count

Means the average check-variable mutual information amount.

예를 들어, 제1 상호 정보량을 생성하는 단계 이후에, 신호 수신부가, 제1 상호 정보량에 기초하여 제3 상호 정보량을 산출하고, 제3 상호 정보량을 LDPC 복호부에 전달하는 단계를 더 포함하며, 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계는, 제3 상호 정보량을 이용하여 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)에 기초하여 수행된다.For example, after the step of generating the first mutual information amount, the signal receiving step further comprises the step of calculating the third mutual information amount based on the first mutual information amount and delivering the third mutual information amount to the LDPC decoding part , And the step of estimating with the decodable frequency distribution is performed based on a three-dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated using the third mutual information amount.

일 실시예에 따라, LDPC 복호부가 이진(binary) LDPC 부호를 복호하는 경우, 상기 미리 설정된 최대값은 1일 수 있다.According to an exemplary embodiment, when the LDPC decoding unit decodes a binary LDPC code, the predetermined maximum value may be one.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른, 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드를 포함하는 신호 수신부와 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드를 포함하는 LDPC 복호부 상호간의 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포(Degree Distribution)를 추정하는 장치에 있어서, 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수에 기초하여 생성된 상호 정보량(Mutual Information)을 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드 상호 간에 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제1 상호 정보량을 생성하는 신호 수신부, 제1 상호 정보량에 기초하여 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드 상호 간에 교환하는 상호 정보량을 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제2 상호 정보량을 생성하는 LDPC 복호부 및 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 상기 복호 가능 도수 분포로 추정하는 도수 분포 추정부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for decoding a cooperative iterative decoding between a signal receiving unit including a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes, and an LDPC decoding unit including a plurality of variable nodes and a plurality of check nodes, The apparatus comprising: a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes mutually configured to mutually determine a mutual information amount generated based on a degree degree of a specific variable node, A mutual information amount exchanged between the plurality of variable nodes and the plurality of check nodes based on the first mutual information amount is set to a predetermined second test number An LDPC decoding unit for generating a second mutual information amount by repeatedly exchanging and updating the second mutual information amount, The specified frequency distribution such that a maximum value and comprising an estimated frequency distribution by estimating the frequency distribution decodable.

예컨대, LDPC 복호부가, 제2 상호 정보량을 생성한 이후에, LDPC 복호부가, 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에게 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부에 전달하여 피드백하고, 신호 수신부는, 체크-변수 상호 정보량을 더 이용하여 상기 제1 상호 정보량을 생성한다.For example, after the LDPC decoding unit generates the second mutual information amount, the LDPC decoding unit feeds back the check-variable mutual information amount, which is the mutual information amount, which is transmitted to the plurality of variable nodes by the plurality of check nodes, The receiving unit generates the first mutual information amount by further using the check-variable mutual information amount.

일 실시예에 따라, 신호 수신부가 제1 상호 정보량을 생성하고, 상기 LDPC 복호부가 제2 상호 정보량을 생성하는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지, LDPC 복호부는, 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부에 반복 전달하여 피드백한다.According to an embodiment, until the signal receiver generates the first mutual information amount and the test cycle in which the LDPC decoding unit generates the second mutual information amount is sequentially repeated by the predetermined third test number, the LDPC decoding unit checks - Feedback of variable mutual information to the signal receiver repeatedly.

예를 들어, 신호 수신부가 제1 상호 정보량을 생성한 이후에, 신호 수신부가, 제1 상호 정보량에 기초하여 제3 상호 정보량을 산출하고, 제3 상호 정보량을 LDPC 복호부에 전달하고, 복호 가능 도수 분포는, 제3 상호 정보량을 이용하여 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)에 기초하여 추정된다.For example, after the signal receiving unit generates the first mutual information amount, the signal receiving unit calculates the third mutual information amount based on the first mutual information amount, transfers the third mutual information amount to the LDPC decoding unit, The frequency distribution is estimated based on a three-dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated using the third mutual information amount.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.The details of other embodiments are included in the detailed description and the accompanying drawings.

본 발명에 따르면, 신호 수신부 및 LDPC 복호부 각각이 내부 반복 복호를 수행하며, 신호 수신부 및 LDPC 복호부 상호간에 반복 복호를 수행하는 협력 반복 복호에서 이들 각각의 반복 복호를 모두 고려하여 복호가 가능한 도수 분포인 복호 가능 도수 분포를 추정하여 신호 수신단의 최적화가 가능하다.According to the present invention, in the cooperative iterative decoding in which each of the signal receiving unit and the LDPC decoding unit performs intra-iterative decoding, and the iterative decoding is performed between the signal receiving unit and the LDPC decoding unit, It is possible to optimize the signal receiving terminal by estimating the distributable frequency distribution.

나아가, 본 발명에 따르면, 신호 수신부 및 LDPC 복호부 각각의 내부 반복 복호에 따른 디코딩 수렴 속도의 분석이 가능하여, 복잡도를 줄이면서 동시에 디코딩 궤적(decoding trajectory)이 빠르게 수렴할 수 있는 신호 수신단을 설계할 수 있는 효과가 있다.Further, according to the present invention, it is possible to analyze decoding convergence speed according to the inner iterative decoding of each of the signal receiving unit and the LDPC decoding unit, thereby designing a signal receiving terminal capable of reducing decoding complexity and simultaneously decoding decoding trajectory There is an effect that can be done.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치가 적용될 수 있는 통신 시스템의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치가 적용될 수 있는 통신 시스템의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 통신 시스템의 수신단에서, 각각의 노드가 서로 교환하는 메시지와 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에서 각각의 노드가 서로 교환하는 상호 정보량(mutual information)의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에서 각각의 노드가 서로 교환하는 상호 정보량(mutual information)을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 설명하기 위한 수도 코드이다.
도 8 내지 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에서 각각의 노드가 서로 교환하는 상호 정보량을 통해 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 통해 최적화된 협력 반복 복호 장치의 성능을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining an embodiment of a communication system to which a decodable frequency distribution estimation method and apparatus in cooperative iterative decoding can be applied, according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram for explaining an embodiment of a communication system to which a decodable frequency distribution estimation method and apparatus in cooperative iterative decoding can be applied, according to an embodiment of the present invention.
3 is a configuration diagram for explaining a decodable frequency distribution estimating apparatus in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart for explaining a decodable frequency distribution estimation method in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for explaining a mutual information (mutual information) exchanged between nodes in each node in a reciprocal of reciprocal decoding in a cooperative iterative decoding method according to an embodiment of the present invention, ) In Fig.
FIG. 6 is a diagram for explaining mutual information that each node exchanges with each other in a method and apparatus for estimating a distributable frequency in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 7 is a numeric code for explaining a method and an apparatus for estimating a distributable frequency in a cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 8 to 11 are diagrams for explaining a three-dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated through mutual information quantities exchanged by the respective nodes in the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention Fig.
12 is a diagram for explaining the performance of the cooperative iterative decoding apparatus optimized through the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to facilitate a person skilled in the art to easily carry out the technical idea of the present invention. . In the drawings, the same reference numerals are used to designate the same or similar components throughout the drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a method and an apparatus for estimating a distributable frequency in a cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

먼저, 도 1 및 도 2를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치가 적용될 수 있는 통신 시스템의 실시예들에 대해 설명한다.First, referring to FIGS. 1 and 2, embodiments of a communication system to which a decodable frequency distribution estimation method and apparatus in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention can be applied will be described.

도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치가 적용될 수 있는 통신 시스템의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.1 and 2 are views for explaining an embodiment of a communication system to which a decodable frequency distribution estimation method and apparatus in cooperative iterative decoding can be applied, according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 붉은색 점선으로 표시된 대용량 미모(Massive MIMO)기반의 통신 시스템에서의 수신단 중 협력 반복 복호 장치(Joint detection and decoding)에 포함되어, 협력 반복 복호 장치가 복호할 수 있는 도수 분포(degree distribution)를 추정할 수 있다.As shown in FIGS. 1 and 2, a method and apparatus for estimating a distributable frequency distribution in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention is a method for estimating a distributable frequency distribution in a receiver in a massive MIMO May be included in joint detection and decoding to estimate a degree distribution that can be decoded by the cooperative iterative decoding apparatus.

예컨대, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 송신단 및 수신단이 모두 대용량 미모에 기반한 통신 시스템인 백홀(Backhaul)망에서 수신단에 포함된 협력 반복 복호 장치의 복호 가능 도수 분포를 추정하기 위하여 적용될 수 있다.For example, as shown in FIG. 1, in a cooperative iterative decoding method and apparatus, a method and an apparatus for estimating a distributable frequency distribution in a cooperative iterative decoding method are provided. In a backhaul network in which both a transmitting terminal and a receiving terminal are communication systems based on a large- And can be applied to estimate the decodable frequency distribution of the included cooperative iterative decoding apparatus.

예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 업링크(Uplink) 상황에서 다수의 사용자가 동시에 기지국에 접속하는 경우에 기지국에 포함된 협력 반복 복호 장치의 복호 가능 도수 분포를 추정하기 위하여 적용될 수 있다.For example, as shown in FIG. 2, in a cooperative iterative decoding method and an apparatus for estimating a distributable frequency distribution in an uplink according to an embodiment of the present invention, when a plurality of users simultaneously access a base station And can be applied to estimate the decodable frequency distribution of the cooperative iterative decoding apparatus included in the base station.

도 1을 예로 들어, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치가 적용된 협력 반복 복호 장치(Joint detection and decoding)가 n_T개의 송신 안테나를 가지는 송신단과 n_R개의 수신 안테나를 가지는 수신단을 이용한 대용량 미모 시스템의 수신단에서 동작하는 경우를 설명한다.For example the Figure 1 example, can be decoded by the cooperation iterative decoding according to an embodiment of the invention the frequency distribution estimation method and apparatus cooperate repetition decoder transmitter and n _R of having a (Joint detection and decoding) the n _T transmit antennas applied A case of operating in a receiving terminal of a large capacity fine system using a receiving terminal having a receiving antenna will be described.

이 경우, 송신단에서 K개의 비트를 LDPC 부호화기를 통해 부호화하여 N개의 비트를 생성한 경우, 부호율은 K/N으로 정의될 수 있으며, 송신단에서 LDPC 부호화기로 부호화된 비트 수열인

는 심볼로 맵핑된 뒤, n_T개의 심볼은 각각 n_T개의 송신 안테나를 통하여 공간 다중화(Spatial Multiplexing)된다.In this case, when the transmitting terminal encodes K bits through the LDPC encoder to generate N bits, the coding rate can be defined as K / N, and the transmitting sequence can be defined as an LDPC code-

Are mapped to symbols, and then n _T symbols are each subjected to spatial multiplexing through n _T transmit antennas.

여기서, 공간 다중화는 서로 다른 데이터를 공간적으로 떨어져있는 복수 개의 안테나로 송수신하는 방식을 의미할 수 있다.Here, the spatial multiplexing may mean a method of transmitting and receiving different data to and from a plurality of antennas spatially separated from each other.

즉, 상술한 예시의 경우 송신단은 K개의 비트를 LDPC 부호화하여 N개의 비트를 생성한 뒤, N개의 비트를 심볼로 맵핑하여 맵핑된 심볼 개수에 대응되는 개수의 복수의 안테나를 통해 신호를 송신할 수 있다.That is, in the above-described example, the transmitting end performs LDPC coding on K bits to generate N bits, maps N bits to symbols, and transmits a signal through a plurality of antennas corresponding to the number of mapped symbols .

여기서, 송신단이 LDPC 부호화된 N개의 비트를 모두 전송하기 위해 필요한 전송 횟수는 아래 수학식 1로 나타날 수 있다.Here, the number of transmissions required to transmit all the N bits of the LDPC-encoded N bits of the transmitting end may be expressed by Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

여기서, Nch는 N개의 비트를 모두 전송하기 위한 전송 횟수, N은 비트의 개수, nT는 송신단에서 송신하는 심볼의 개수,

는 변조 차수를 의미한다.Here, Nch is the number of transmissions for transmitting all N bits, N is the number of bits, nT is the number of symbols transmitted from the transmitter,

Is the modulation order.

다시 말해, 송신단에서 송신하는 신호는 n_T개의 심볼을 포함하게 되며, 그 결과 수신단에서 수신하는 신호 또한 n_T개의 심볼을 포함하게 된다.In other words, the signal transmitted from the transmitting end includes n _T symbols, so that the signal received by the receiving end also includes n _T symbols.

여기서, 송신단의 1번째 안테나는 1번째 심볼을 송신하고, 2번째 안테나는 2번째 심볼을 송신하며, n_T번째 안테나는 n_T번째 심볼을 송신하도록 구성되나, 수신단의 n_R개의 안테나는 각각 1, 2, … n_T번째의 심볼들이 서로 섞인 상태에서 신호를 수신하게 된다.Here, the first antenna of the transmitting end transmits the first symbol, the second antenna 2 transmits a second symbol, n _T-th antenna is n _T, but configured to transmit the second symbol and n _R antennas at the receiver are each 1, , 2, … n _T th symbols are mixed with each other to receive a signal.

다시 말해, 수신단에 포함된 각각의 안테나들이 수신한 각각의 수신 신호들은 복수 개의 심볼들을 포함하게 된다.In other words, each received signal received by each antenna included in the receiving end includes a plurality of symbols.

예컨대, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 상술한 예시와 같은 대용량 미모 시스템의 수신단에 포함된 협력 반복 복호 장치(Joint detection and decoding)에 포함되어 복호가 가능한 도수 분포를 추정할 수 있다.For example, in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention, the decodable frequency distribution estimation method and apparatus are included in a cooperative repetitive decoding apparatus included in the receiver of the large capacity fine system as described above, The possible frequency distribution can be estimated.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 도 1 및 도 2에 도시된 대용량 미모 시스템의 수신단 뿐만 아니라, 대용량 미모 시스템이 적용된 각종 통신 시스템의 수신단에 적용될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치의 적용예는 도 1 및 도 2에 도시된 통신 시스템에 한정되지 않는다.Meanwhile, the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention can be applied not only to the receiving end of the large capacity fine system shown in FIGS. 1 and 2 but also to the receiving end of various communication systems to which the large capacity fine system is applied And an application example of the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention is not limited to the communication system shown in Figs.

이제 도 3을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치를 설명한다.Referring now to FIG. 3, a decodable frequency distribution estimating apparatus in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention will be described.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치를 설명하기 위한 구성도이다.3 is a configuration diagram for explaining a decodable frequency distribution estimating apparatus in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention.

예컨대, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치는 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드를 포함하는 신호 수신부와 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드를 포함하는 LDPC 복호부 상호간의 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포(Degree Distribution)를 추정하는 장치를 의미할 수 있다.For example, according to an embodiment of the present invention, in a cooperative iterative decoding, a decodable frequency distribution estimation apparatus includes a signal receiving unit including a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes, an LDPC decoding unit including a plurality of variable nodes and a plurality of check nodes Which means a device that estimates the degree distribution of decryption in the cooperative iterative decoding between parts.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치(300)는 신호 수신부(310), LDPC 복호부(320) 및 도수 분포 추정부(330)를 포함한다.3, in the cooperative iterative decoding, the decodable frequency distribution estimation apparatus 300 includes a signal reception unit 310, an LDPC decoding unit 320, and a frequency distribution estimation unit 330, .

신호 수신부(310)는 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수에 기초하여 생성된 상호 정보량(Mutual Information)을 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드 상호 간에 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제1 상호 정보량을 생성한다.The signal receiving unit 310 repeatedly exchanges the mutual information generated based on the degrees of the specific variable nodes by a predetermined number of test times between the plurality of observation nodes and the plurality of middle nodes Thereby generating a first mutual information amount.

LDPC 복호부(320)는 제1 상호 정보량에 기초하여 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드 상호 간에 교환하는 상호 정보량을 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제2 상호 정보량을 생성한다.The LDPC decoding unit 320 generates the second mutual information amount by repeatedly exchanging mutual information amounts exchanged between the plurality of variable nodes and the plurality of check nodes based on the first mutual information amount by a predetermined second test number.

도수 분포 추정부(330)는 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 복호 가능 도수 분포로 추정한다.The frequency distribution estimating unit 330 estimates a frequency distribution such that the second mutual information amount is a predetermined maximum value as a frequency distribution that can be decoded.

예컨대, LDPC 복호부(320)가, 제2 상호 정보량을 생성한 이후에, LDPC 복호부(320)가, 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에게 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부(310)에 전달하여 피드백하고, 신호 수신부(310)는, 체크-변수 상호 정보량을 더 이용하여 제1 상호 정보량을 생성할 수 있다.For example, after the LDPC decoding unit 320 generates the second mutual information amount, the LDPC decoding unit 320 outputs the check-variable mutual information amount, which is the mutual information amount transmitted from the plurality of check nodes to the plurality of variable nodes, To the receiving unit 310 and feeds back the signal, and the signal receiving unit 310 can generate the first mutual information amount by further using the check-variable mutual information amount.

일 실시예에 따라, 신호 수신부(310)가 제1 상호 정보량을 생성하고, LDPC 복호부(320)가 제2 상호 정보량을 생성하는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지, LDPC 복호부(320)는, 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부에 반복 전달하여 피드백할 수 있다.According to one embodiment, until the signal receiving unit 310 generates the first mutual information amount and the LDPC decoding unit 320 generates the second mutual information amount until the test cycle is sequentially repeated by the predetermined third test number , The LDPC decoding unit 320 can repeatedly transmit the check-variable mutual information amount to the signal receiving unit and feedback it.

예를 들어, 신호 수신부(310)가 제1 상호 정보량을 생성한 이후에, 신호 수신부(310)가, 제1 상호 정보량에 기초하여 제3 상호 정보량을 산출하고, 제3 상호 정보량을 상기 LDPC 복호부에 전달하고, 복호 가능 도수 분포는, 제3 상호 정보량을 이용하여 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)에 기초하여 추정될 수도 있다.For example, after the signal receiving unit 310 generates the first mutual information amount, the signal receiving unit 310 calculates the third mutual information amount based on the first mutual information amount, and outputs the third mutual information amount to the LDPC decoding And the decodable frequency distribution may be estimated based on a three-dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated using the third mutual information amount.

다시 말해, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치(300)는 신호 수신부(310) 내부에서 제1시험 횟수만큼 상호 정보량을 교환하여 제1 상호 정보량을 생성하고, 생성된 제1 상호 정보량이 LDPC 복호부(320)에 전달된 뒤, LDPC 복호부(320)의 내부에서 제2시험 횟수만큼 상호 정보량을 교환하여 제2 상호 정보량을 생성하고, LDPC 복호부(320)가 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부(310)에 전달하는 과정이 제3시험 횟수만큼 반복되어, 최종적으로 생성된 제2 상호 정보량에 기초하여, 도수 분포 추정부(330)가 복호 가능 도수 분포를 추정하는 장치를 의미할 수 있다.In other words, according to the embodiment of the present invention, in the cooperative iterative decoding, the decodable frequency distribution estimating apparatus 300 generates a first mutual information amount by exchanging mutual information quantities in a signal receiving unit 310 by a first test number, The generated first mutual information amount is transmitted to the LDPC decoding unit 320, and the second mutual information amount is generated by exchanging mutual information quantities by the second test number in the LDPC decoding unit 320. The LDPC decoding unit 320 The process of transmitting the check mutual information amount to the signal receiving unit 310 is repeated for the third test number so that the frequency distribution estimating unit 330 determines the frequency distribution of decodable frequency based on the finally generated second mutual information amount And the like.

여기서, 신호 수신부(310)에 포함된 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량을 관측-미들 상호 정보량이라 정의하고, 복수의 미들 노드가 복수의 관측 노드에게 전달하는 상호 정보량을 미들-관측 상호 정보량이라 정의한다.The amount of mutual information transmitted from a plurality of observation nodes included in the signal receiving unit 310 to a plurality of middle nodes is defined as an amount of observation-middle mutual information, and a mutual information amount transmitted from a plurality of middle nodes to a plurality of observation nodes is defined as a middle- - It is defined as observation mutual information amount.

마찬가지로, LDPC 복호부(320)에 포함된 복수의 변수 노드가 복수의 체크 노드에 전달하는 상호 정보량을 변수-체크 상호 정보량이라 정의하고, 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에 전달하는 상호 정보량을 체크-변수 상호 정보량이라 정의한다.Likewise, the amount of mutual information transmitted by a plurality of variable nodes included in the LDPC decoding unit 320 to a plurality of check nodes is defined as a variable-check mutual information amount, and the amount of mutual information transmitted by a plurality of check nodes to a plurality of variable nodes Check-variable mutual information amount.

본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치(300)에 대한 보다 구체적인 설명은 이하 도 4 내지 도 12를 참조하여 후술하도록 하며, 중복되는 설명은 생략한다.A more detailed description of the decodable frequency distribution estimating apparatus 300 in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 4 to 12, and redundant description will be omitted.

이제 도 4를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법을 설명한다.Referring now to FIG. 4, a method for estimating a distributable frequency distribution in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention will be described.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart for explaining a decodable frequency distribution estimation method in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법은 신호 수신부에 포함된 관측 노드 및 미들 노드 상호간에 상호 정보량을 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 제1상호 정보량을 생성하는 단계(S410), LDPC 복호부에 포함된 변수 노드 및 체크 노드 상호간에 상호 정보량을 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 제2상호 정보량을 생성하는 단계(S450) 및 제2상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계(S493)를 포함한다.As shown in FIG. 4, in the cooperative iterative decoding decodable frequency distribution estimation method according to the embodiment of the present invention, the mutual information quantities are repeatedly exchanged between the observation nodes and the middle nodes included in the signal reception unit by a first test number A step S450 of generating a second mutual information amount by repeatedly exchanging mutual information quantities between variable nodes and check nodes included in the LDPC decoding unit by a second test number, And a step (S493) of estimating a frequency distribution such that the mutual information amount is a predetermined maximum value as a decodable frequency distribution.

예컨대, 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법은 제1상호 정보량에 기초하여 제3 상호 정보량을 산출하는 단계(S430), 시험 사이클이 제3시험 횟수만큼 반복되었는지 판단하는 단계(S470) 및 LDPC 복호부가 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부에 전달하는 단계(S491)를 더 포함할 수 있다.For example, as shown in FIG. 4, the decodable frequency distribution estimation method in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention includes calculating (S430) a third mutual information amount based on the first mutual information amount, (S470), and the step (S491) of transmitting the check variable mutual information amount to the signal receiving unit by the LDPC decoding unit.

예컨대, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법은, 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드를 포함하는 신호 수신부(310)와 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드를 포함하는 LDPC 복호부(320) 상호 간의 협력을 통해 수신 신호를 복호하는 협력 반복 복호에서 복호가 가능한 도수 분포(Degree Distribution)를 추정하는 방법을 의미할 수 있다.For example, according to an embodiment of the present invention, a decodable frequency distribution estimation method in cooperative iterative decoding includes a signal receiving unit 310 including a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes, a plurality of variable nodes, And the LDPC decoding unit 320 including the LDPC decoding unit 320 may decode the received signal and estimate the degree distribution capable of decoding in the cooperative iterative decoding.

S410 단계는, 신호 수신부(310)가, 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수에 기초하여 생성된 상호 정보량(Mutual Information)을 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드 상호 간에 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제1 상호 정보량을 생성하는 단계를 의미할 수 있다.In step S410, the signal receiving unit 310 calculates a mutual information amount (Mutual Information) generated based on a degree degree of the specific variable node between a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes by a predetermined first test number Quot ;, it may mean a step of generating the first mutual information amount by repeatedly exchanging and updating.

예컨대, S410 단계에서 신호 수신부(310)는 제1 상호 정보량을 생성하기 위하여, 미리 저장된 비트 수열

를 포함하는 시험 대상 심볼인 심볼 x를 활용하여 제1 상호 정보량을 생성할 수 있다.For example, in step S410, in order to generate the first mutual information amount, the signal receiving unit 310 extracts a pre-

The first mutual information amount can be generated using the symbol x which is a test object symbol including the symbol x.

다시 말해, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법은 이미 알고 있는 심볼 x를 활용하여, 협력 반복 복호 장치에서 복호 가능 도수 분포를 추정하는 시험을 수행하는 방법을 의미할 수 있다.In other words, the decodable frequency distribution estimation method in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention means a method of performing a test for estimating the decodable frequency distribution in the cooperative iterative decoding apparatus by using the already known symbol x can do.

예컨대, S410 단계에서, 신호 수신부(310)의 복수 개의 관측 노드는 미리 저장된 심볼 x를 활용하여, 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 기초하여 생성된 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량을 복수 개의 미들 노드 각각에게 전달한다.For example, in step S410, a plurality of observation nodes of the signal receiving unit 310 may calculate a degree (degree) of a specific variable node

To-middle mutual information amount, which is the amount of mutual information generated based on the inter-information amount, to each of the plurality of middle nodes.

그 뒤, S410 단계에서 신호 수신부(310)의 복수 개의 미들 노드 각각은 수신한 관측-미들 상호 정보량에 기초하여 미들-관측 상호 정보량을 생성하여 다시 복수 개의 관측 노드 각각에게 전달한다.Then, in step S410, each of the plurality of middle nodes of the signal receiving unit 310 generates a middle-observation mutual information amount based on the received observation-middle mutual information amount, and then transmits the middle-observation mutual information amount to each of the plurality of observation nodes.

상술한 과정이, 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복되어 S410 단계가 완료되었을 때, 복수 개의 미들 노드 각각이 최종적으로 수신한 관측-미들 상호 정보량은 S410 단계의 수행 결과 생성된 제1상호 정보량으로 정의될 수 있다.When the above-described process is repeated for the first predetermined number of times and step S410 is completed, the observation-middle mutual information amount finally received by each of the plurality of middle nodes is defined as the first mutual information amount generated as a result of performing step S410 .

S430 단계는, 신호 수신부(310)가, 제1 상호 정보량에 기초하여 제3 상호 정보량을 산출하고, 제3 상호 정보량을 LDPC 복호부(320)에 전달하는 단계를 의미할 수 있다.Step S430 may mean that the signal receiving unit 310 calculates the third mutual information amount based on the first mutual information amount and transmits the third mutual information amount to the LDPC decoding unit 320. [

이 경우, S450 단계는, S410 단계에 기초하여 생성된 제1 상호 정보량과 S450 단계에 기초하여 생성된 제3 상호 정보량을 더 이용하여 수행될 수도 있다.In this case, step S450 may be performed by further using the first mutual information amount generated based on step S410 and the third mutual information amount generated based on step S450.

S450 단계는 LDPC 복호부(320)가, 제1 상호 정보량에 기초하여 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드 상호 간에 교환하는 상호 정보량을 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제2 상호 정보량을 생성하는 단계를 의미할 수 있다.In step S450, the LDPC decoding unit 320 repeatedly exchanges the amount of mutual information exchanged between the plurality of variable nodes and the plurality of check nodes based on the first mutual information amount by a predetermined second test number, thereby updating the second mutual information amount May be generated.

예컨대, S450 단계에서 LDPC 복호부(320)의 복수 개의 변수 노드가 제1 상호 정보량을 수신하면, 복수 개의 변수 노드 각각은 변수 노드에서 체크 노드로 전달하는 상호 정보량인 변수-체크 상호 정보량을 생성하여 복수 개의 체크 노드 각각에게 전달한다.For example, in step S450, when a plurality of variable nodes of the LDPC decoding unit 320 receives the first mutual information amount, each of the plurality of variable nodes generates a variable-check mutual information amount which is a mutual information amount transferred from the variable node to the check node To each of the plurality of check nodes.

그 뒤, S450 단계에서 복수 개의 체크 노드 각각은 수신한 변수-체크 상호 정보량에 기초하여 체크 노드에서 변수 노드로 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량을 생성하여 복수 개의 변수 노드에게 전달한다.Then, in step S450, each of the plurality of check nodes generates a check-variable mutual information amount, which is a mutual information amount transferred from the check node to the variable node based on the received variable-check mutual information amount,

상술한 과정이, 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복되어 S450 단계가 완료되었을 때, 복수 개의 체크 노드 각각이 최종적으로 수신한 변수-체크 상호 정보량은 S450 단계의 수행결과 생성된 제2 상호 정보량으로 정의될 수 있다.When the above-described process is repeated for a predetermined second number of times and step S450 is completed, the variable-check mutual information amount finally received by each of the plurality of check nodes is defined as the second mutual information amount generated as a result of step S450 .

예를 들어, S450 단계 이후에 S491 단계가 이어질 수도 있으며, S491 단계는 LDPC 복호부(320)가, 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에게 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부에 전달하는 피드백 단계를 의미할 수 있다.For example, after step S450, step S491 may be followed. In step S491, the LDPC decoding unit 320 transmits a check-variable mutual information amount, which is a mutual information amount transmitted from a plurality of check nodes to a plurality of variable nodes, Which may be referred to as a feedback step.

이 경우, S410 단계는, 체크-변수 상호 정보량을 더 이용하여 수행될 수 있다.In this case, step S410 may be performed by further using the check-variable mutual information amount.

예컨대, S410 단계 및 S450 단계가 순차적으로 수행되는 것을 시험 사이클이라고 정의할 수 있다.For example, it can be defined that a test cycle in which steps S410 and S450 are sequentially performed.

예를 들어, S410 단계, S430 단계 및 S450 단계가 순차적으로 수행되는 것을 시험 사이클이라고 정의할 수 있다.For example, it can be defined that a test cycle in which steps S410, S430, and S450 are sequentially performed.

예를 들어, S410 단계 및 S450 단계로 구성되는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지, S491 단계가 반복 수행될 수 있다.For example, step S491 may be repeated until the test cycle consisting of steps S410 and S450 is sequentially repeated by a predetermined third test number.

예컨대, S470 단계에서 LDPC 복호부(320)는 상술한 시험 사이클이 기설정된 제3 시험 횟수만큼 반복되었는지 여부를 판단하여, 기설정된 제3시험 횟수만큼 반복되지 않은 경우, 체크-변수 상호 정보량을 신호 수신부(310)에 전달하고, 기설정된 제3시험 횟수만큼 반복된 경우, 제2상호 정보량을 도수 분포 추정부(330)에게 전달할 수 있다.For example, in step S470, the LDPC decoding unit 320 determines whether the test cycle is repeated by a predetermined third test number. If the test cycle is not repeated a predetermined number of times, And transmits the second mutual information to the receiver 310. If the second mutual information is repeated a predetermined number of times, the second mutual information can be transmitted to the frequency distribution estimator 330. [

이 경우, 체크-변수 상호 정보량이 신호 수신부(310)에 전달되면, 신호 수신부(310)는 전달 받은 체크-변수 상호 정보량에 더 기초하여, S410 단계를 수행하여, 상술한 복호 사이클이 1회 더 반복될 수 있으며, 제2상호 정보량이 도수 분포 추정부(330)에게 전달되면 S493 단계가 수행될 수 있다.In this case, when the check-variable mutual information amount is transmitted to the signal receiving unit 310, the signal receiving unit 310 performs step S410 based on the received check-variable mutual information amount, so that the above- If the second mutual information amount is transmitted to the frequency distribution estimation unit 330, step S493 may be performed.

다시 말해, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법에서는 제1 상호 정보량 생성 단계(S410) 및 제2 상호 정보량 생성 단계(S450)로 구성되는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지, 피드백 단계(S491)가 반복 수행될 수 있다.In other words, in the decodable frequency distribution estimation method in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention, the test cycle constituted by the first mutual information amount generation step (S410) and the second mutual information amount generation step (S450) The feedback step (S491) may be repeatedly performed until the number of times of trials is repeated three times.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법에서는 제1 상호 정보량 생성 단계(S410), 제3 상호 정보량 산출 단계(S430) 및 제2 상호 정보량 생성 단계(S450)로 구성되는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지, 피드백 단계(S491)가 반복 수행될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the decodable frequency distribution estimation method in the cooperative iterative decoding, the first mutual information amount generating step S410, the third mutual information amount calculating step S430, and the second mutual information amount generating step S450 The feedback step S491 may be repeatedly performed until the test cycle constituted is sequentially repeated by a predetermined third test number.

예컨대, S493 단계는 도수 분포 추정부(330)가, 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계를 의미할 수 있다.For example, step S493 may refer to a step of estimating a frequency distribution such that the frequency distribution estimator 330 sets the second mutual information amount to a predetermined maximum value as a frequency distribution that can be decoded.

예컨대, 도수 분포는, 도수 차수가

인 특정 변수 노드에 연결된 엣지(edge)들의 비율(fraction)을 나타내는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 도수 차수가

인 특정 체크 노드에 연결된 엣지들의 비율을 나타내는 제2 도수 분포 파라미터(

)를 포함할 수 있다.For example, the frequency distribution has a frequency order of

A first frequency distribution parameter (< RTI ID = 0.0 >

) And the degree order

And a second frequency distribution parameter (< RTI ID = 0.0 >

).

다시 말해, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)는 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 제2 도수 분포 파라미터(

)를 추정할 수 있다.In other words, in step S493, the frequency distribution estimation unit 330 determines a first frequency distribution parameter

) And the second frequency distribution parameter (

) Can be estimated.

예컨대, LDPC 복호부(320)가 이진(binary) LDPC 부호를 복호하는 경우, 미리 설정된 최대값은 1일 수 있다.For example, when the LDPC decoding unit 320 decodes a binary LDPC code, the preset maximum value may be one.

예를 들어, LDPC 복호부(320)가 2진 LDPC 부호를 복호하기 위한 구성인 경우, 미리 설정된 최대값은 1이고, LDPC 복호부(320)가 4진 LDPC 부호를 복호하기 위한 구성인 경우 미리 설정된 최대값은 2이며, LDPC 복호부(320)가 8진 LDPC 부호를 복호하기 위한 구성인 경우 미리 설정된 최대값은 3일 수 있다.For example, when the LDPC decoding unit 320 is configured to decode the binary LDPC code, if the predetermined maximum value is 1 and the LDPC decoding unit 320 is configured to decode the quaternary LDPC code, If the LDPC decoder 320 is configured to decode the octal LDPC code, the preset maximum value may be 3.

다시 말해, S493 단계에서 복호 가능 도수 분포를 추정하기 위한, 미리 설정된 최대값은 LDPC 복호부(320)의 스펙에 기초하여 결정될 수 있는 것이다. In other words, the predetermined maximum value for estimating the decodable frequency distribution in step S493 can be determined based on the specification of the LDPC decoding unit 320. [

일 실시예에 따르면, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)는 복수의 변수 노드 각각의 도수 차수별로 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에 전달한 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량의 평균인 평균 체크-변수 상호 정보량에 기초하여, 복호 가능 도수 분포를 추정할 수도 있다.According to one embodiment, in step S493, the frequency distribution estimation unit 330 calculates an average value of the check variables, which is the average of the mutual information quantities transmitted from the plurality of check nodes to the plurality of variable nodes, - It is also possible to estimate the decodable frequency distribution based on the variable mutual information amount.

예를 들어, S493 단계는, 제3 상호 정보량을 이용하여 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)에 기초하여 수행될 수 있다.For example, step S493 may be performed based on a three-dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated using the third mutual information amount.

일 실시예에 따르면, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)는 S450 단계에서 복수의 변수 노드가 복수의 체크 노드에게 전달한 변수-체크 상호 정보량, 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에게 전달한 체크-변수 상호 정보량 및 제3 상호 정보량에 기초하여, EXIT 차트를 생성한 뒤, EXIT 차트 상에서 디코딩 궤적(decoding trajectory)을 통해 복호 가능 도수 분포를 추정할 수도 있다.According to one embodiment, in step S493, the frequency distribution estimator 330 determines whether the variable-check mutual information amount transmitted from the plurality of variable nodes to the plurality of check nodes, the check- Based on the variable mutual information amount and the third mutual information amount, an EXIT chart may be generated, and then a decodable frequency distribution may be estimated through a decoding trajectory on the EXIT chart.

이때, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)가 생성한 EXIT 차트는 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이 나타날 수 있으며, EXIT 차트에 대한 보다 구체적인 설명은 후술하도록 한다.At this time, the EXIT chart generated by the frequency distribution estimating unit 330 in step S493 may appear as shown in FIGS. 8 and 9, and a more detailed description of the EXIT chart will be given later.

일 실시예에 따라, 기설정된 제1시험 횟수가 3회, 기설정된 제2시험 횟수가 4회, 기설정된 제3시험 횟수가 2회인 경우를 예로 들어, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법을 설명한다.According to one embodiment, the case where the predetermined first test number is 3, the predetermined second test number is 4, and the predetermined third test number is 2, for example, A decoding-frequency distribution estimation method in decoding will be described.

이 경우, S410 단계에서 신호 수신부(310) 내부의 복수의 관측 노드 각각은 복수의 미들 노드 각각에게 제1 관측-미들 상호 정보량을 전송하고, 복수의 미들 노드 각각은 수신한 제1 관측-미들 상호 정보량에 기초하여 생성된 제1 미들-관측 상호 정보량을 복수의 관측 노드 각각에게 전송한다.In this case, in step S410, each of the plurality of observation nodes in the signal receiving unit 310 transmits the first observation-middle mutual information amount to each of the plurality of middle nodes, and each of the plurality of middle nodes transmits the received first observation- And transmits the first middle-observed mutual information amount generated based on the information amount to each of the plurality of observation nodes.

그 뒤, 복수의 관측 노드 각각은 수신한 제1 미들-관측 상호 정보량에 기초하여 업데이트된 제2 관측-미들 상호 정보량을 복수의 미들 노드 각각에게 전송하고, 복수의 미들 노드 각각은 업데이트된 제2 관측-미들 상호 정보량에 기초하여 업데이트된 제2 미들-관측 상호 정보량을 복수의 관측 노드 각각에게 전송한다.Then, each of the plurality of observation nodes transmits an updated second observation-middle mutual information amount to each of the plurality of middle nodes based on the received first middle-observation mutual information amount, and each of the plurality of middle nodes transmits the updated second And transmits the updated second mid-observation mutual information amount to each of the plurality of observation nodes based on the observation-middle mutual information amount.

마찬가지로, 제2 미들-관측 상호 정보량에 의해 업데이트된 제3 관측-미들 상호 정보량이 복수의 미들 노드 각각에게 전송되면 기설정된 3회의 시험 횟수가 종료되어 상술한 제3 관측-미들 상호 정보량이 제1상호 정보량으로 결정된다.Likewise, when the third observation-to-middle mutual information amount updated by the second middle-observation mutual information amount is transmitted to each of the plurality of middle nodes, the preset three times of test times are terminated, and the third observation- It is determined by mutual information amount.

그 뒤, S450 단계에서도 상술한 과정과 마찬가지로 총 4회에 걸쳐 LDPC 복호부(320) 내부의 복수의 변수 노드 각각과 복수의 체크 노드 각각이 서로 상호 정보량을 주고 받으며, 업데이트하여 최종적으로 제4 변수-체크 상호 정보량이 복수의 체크 노드 각각에 전송되면 제4 변수-체크 상호 정보량이 제2상호 정보량으로 결정된다.Thereafter, similarly to the above-described process, in step S450, each of the plurality of variable nodes and the plurality of check nodes in the LDPC decoding unit 320 exchanges information amounts mutually with respect to each other four times in total, If the check mutual information amount is transmitted to each of the plurality of check nodes, the fourth variable-check mutual information amount is determined as the second mutual information amount.

그 뒤, 기설정된 제3시험 횟수가 2회이기 때문에, 마지막으로 생성된 체크-변수 상호 정보량이 신호 수신부(310)에게 입력되고, 상술한 시험 사이클이 1회 더 반복되며 업데이트되어 다시 생성된 제4 변수-체크 상호 정보량이 새로운 제2상호 정보량으로 다시 결정되게 된다.Thereafter, since the preset third test number is twice, the finally generated check-variable mutual information amount is input to the signal receiving unit 310, and the above-described test cycle is repeated one more time, The 4 variable-check mutual information amount is determined again with the new second mutual information amount.

다시 말해, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법은 기설정된 제1시험 횟수, 제2시험 횟수 및 제3시험 횟수만큼 상술한 동작을 반복할 수 있다.In other words, according to the embodiment of the present invention, in the cooperative iterative decoding, the decodable frequency distribution estimation method can repeat the above-described operations by the predetermined first test number, second test number and third test number.

이제 도 5를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치가 적용될 수 있는, 협력 반복 복호 장치를 설명한다.Referring now to FIG. 5, a cooperative iterative decoding apparatus to which a decodable frequency distribution estimation method and apparatus in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention can be applied will be described.

도 5는 통신 시스템의 수신단에서, 각각의 노드가 서로 교환하는 메시지와 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에서 각각의 노드가 서로 교환하는 상호 정보량(mutual information)의 관계를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 5 is a diagram for explaining a mutual information (mutual information) exchanged between nodes in each node in a reciprocal of reciprocal decoding in a cooperative iterative decoding method according to an embodiment of the present invention, ) In Fig.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 신호 수신부(310)에 포함된 복수의 관측 노드(Observation Node) 및 복수의 미들 노드(Middle Node)가 서로 심볼 확률 메시지를 교환하고, LDPC 복호부(320)에 포함된 복수의 변수 노드(Variable Node) 및 복수의 체크 노드(Check Node)가 서로 LLR 메시지를 교환하는 협력 반복 복호 장치에서 복호가 가능한 도수 분포를 추정할 수 있다.5, a method and an apparatus for estimating a frequency distribution of cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention includes a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes A middle node exchanges symbol probability messages with each other and a plurality of variable nodes and a plurality of check nodes included in the LDPC decoding unit 320 exchange LLR messages with each other. It is possible to estimate the frequency distribution capable of decoding.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 통해 복호 가능 도수 분포를 추정하는 대상이 되는 협력 반복 복호 장치의 구성 중 신호 수신부(310)는 2n_R개의 관측 노드(Observation Node) 및 2n_T개의 미들 노드(Middle Node)를 포함할 수 있으며, 설명의 편의를 위하여 도 5에는 2n_T개의 미들 노드 중 l 번째 미들 노드만이 도시되었다.As shown in FIG. 5, among the configurations of the cooperative iterative decoding apparatus to be a target of estimating the distributable frequency distribution through the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention, the signal receiving unit 310 ) is 2n _R observations node (observation node) and 2n _T of the middle node (middle node) the number, and only Fig. 5, the l-th middle node of the 2n _T of the middle node, for convenience of description to be shown include.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 통해 복호 가능 도수 분포를 추정하는 대상이 되는 협력 반복 복호 장치의 구성 중 LDPC 복호부(320)는 N개의 변수 노드(Variable Node) 및 N-K개의 체크 노드(Check Node)를 포함할 수 있으며, 설명의 편의를 위하여 도 5에는 N개의 변수 노드 중 n 번째 변수 노드 만이 도시되었고 N-K개의 체크 노드 중 q 번째 체크 노드 만이 도시되었다.As shown in FIG. 5, among the configurations of the cooperative iterative decoding apparatus to which the decodable frequency distribution is to be estimated by the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention, the LDPC decoding unit 320 may include N variable nodes and NK check nodes. For convenience of explanation, only the nth variable node among N variable nodes is shown in FIG. 5, and NK check nodes Only the qth check node is shown.

한편, 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 통해 복호 가능 도수 분포를 추정하는 대상이 되는 협력 반복 복호 장치의 구성 중 변환부(미도시)는 “LLR <-> Probability”로 표시된 박스를 의미할 수 있다.5, among the configurations of the cooperative iterative decoding apparatus to be a target of estimation of the decodable frequency distribution through the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention, (Not shown) may refer to the box labeled &quot; LLR <-> Probability. &Quot;

이제, 도 5에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법이 적용된 협력 반복 복호 장치가 송신단으로부터 실제 신호를 수신하여, 수신한 신호를 복호하는 과정을 설명하도록 한다.A description will now be made of a process in which the cooperative iterative decoding apparatus to which the decodable frequency distribution estimation method is applied in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 5 receives an actual signal from a transmitting end and decodes the received signal .

예를 들어, 신호 수신부(310)가 수신하는 수신 신호(y(l_ch))는 아래 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.For example, the received signal y (l _ch ) received by the signal receiving unit 310 may be expressed by Equation 2 below.

다시 말해, l_ch 번째의 송신단과 수신단 사이의 관계는 나타내면 아래 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.In other words, the relationship between the transmitting terminal and the receiving terminal of the lch-th _channel can be expressed as Equation 2 below.

[수학식 2]&Quot; (2) &quot;

이 때,

는 수신단에서 수신한 신호의 벡터,

는 송신단에서 전송한 심볼 벡터,

는 잡음 벡터, 는 송신단과 수신단 사이의 채널 행렬이다.At this time,

Is the vector of the signal received at the receiving end,

A symbol vector transmitted from the transmitter,

Is a noise vector, Is a channel matrix between the transmitting end and the receiving end.

이때, 협력 반복 복호 장치가 실수값 표시(Real-valued representation) 기반의 수신단에서 동작하는 경우를 가정한다면, 상기한 수학식 2의 수신한 신호의 벡터(

)는 아래 수학식 3과 같이 다시 표현될 수 있다.Assuming that the cooperative iterative decoding apparatus operates on a receiver based on a real-valued representation, the vector of the received signal of Equation (2)

Can be re-expressed as shown in Equation (3) below.

[수학식 3]&Quot; (3) &quot;

이때,

,

,

,

를 각각 나타내며,

는 실수 부분을 의미하고,

는 허수 부분을 의미한다.At this time,

,

,

,

Respectively,

Means the real part,

Means the imaginary part.

이하에서는, l_ch를 편의상 생략하여 표기하여,

는

로,

는

로,

는

로

는

로 각각 정의하여 설명하도록 한다.In the following, l _ch is omitted for convenience,

The

in,

The

in,

The

in

The

Respectively.

예컨대, 협력 반복 복호 장치에서 신호 수신부(310)는 검출하고자 하는 심볼을 제외한 나머지 심볼 및 잡음을 가우시안 잡음(Gaussian Approximation of Interference, GAI)으로 간주한 팩터 그래프(Factor Graph, FG) 기반의 신뢰 전파(Belief Propagation, BP) 알고리즘인 FG-GAI BP 알고리즘에 기초하여 신호 수신부(310) 내부 복호를 수행한다고 가정한다.For example, in the cooperative iterative decoding apparatus, the signal receiving unit 310 receives the remaining symbols except the symbol to be detected and the noise based on a factor graph (FG) -based trust propagation (Gaussian Approximation of Interference It is assumed that internal decoding of the signal receiving unit 310 is performed based on the FG-GAI BP algorithm, which is a Belief Propagation (BP) algorithm.

예컨대, 신호 수신부(310)가 FG-GAI BP 알고리즘에 기초하는 경우, 검출하고자 하는 심볼을 제외한 나머지 심볼을 스칼라 가우시안 잡음으로 간주하므로 그 복잡도가 낮아질 수 있다.For example, when the signal receiving unit 310 is based on the FG-GAI BP algorithm, since the remaining symbols except the symbol to be detected are regarded as scalar Gaussian noise, the complexity may be lowered.

이때, 상기한 수학식 3을 단순하게 표기하기 위하여, l_ch를 생략하고 i 번째 관측 노드에서 수신되는 수신 신호를 다시 표현하면 아래 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.In order to simplify the expression (3), if _lch is omitted and the received signal received at the ith observation node is expressed again, it can be expressed as Equation (4) below.

[수학식 4]&Quot; (4) &quot;

이때,

는 상기 수학식 3의

의 i번째 인자,

는 상기 수학식 3의

의 j번째 인자,

는 상기 수학식 3의

의 i번째 인자,

는 상기 수학식 3의

의 (i, j)번째 인자, 2n_T는 미들 노드의 전체 개수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수를 의미한다.At this time,

(3)

I &lt; th &gt;

(3)

J &lt; / RTI &gt;

(3)

I &lt; th &gt;

(3)

(I, j) th factor, 2n _T is the total number of middle nodes, and 2n _R is the total number of observation nodes.

상기한 수학식 4에서 FG-GAI BP 알고리즘을 적용하기 위하여, 검출 대상 심볼인 l 번째 심볼을 제외한 심볼인 비검출 대상 심볼과 잡음을 아래 수학식 5와 같이 정의한다.In order to apply the FG-GAI BP algorithm in Equation (4), the non-detection object symbol and noise excluding the l-th symbol to be detected are defined as Equation (5) below.

[수학식 5]&Quot; (5) &quot;

Z_il은 비검출 대상 심볼과 잡음의 합,

는 상기 수학식 3의

의 (i, j)번째 인자,

는 상기 수학식 3의

의 j번째 인자,

는 상기 수학식 3의

의 i번째 인자, 2n_T는 미들 노드의 전체 개수를 의미한다.Z _il is the sum of noise and noise,

(3)

(I, j) &lt; th &gt;

(3)

J &lt; / RTI &gt;

(3)

, And 2n _T denotes the total number of middle nodes.

이때, 수학식 4 및 수학식 5를 활용하여, i 번째 관측 노드에서 수신되는 수신 신호(

)를 다시 표현하면 아래 수학식 6과 같이 나타난다.At this time, using Equation (4) and Equation (5), the reception signal

) Is expressed as Equation (6) below.

[수학식 6]&Quot; (6) &quot;

는 i 번째 관측 노드가 수신한 수신 신호,

는 상기 수학식 3의

의 (i, j)번째 인자,

는 상기 수학식 3의

의 j번째 인자,

은 비검출 대상 심볼과 잡음의 합을 의미한다.

Is the received signal received by the ith observing node,

(3)

(I, j) &lt; th &gt;

(3)

J &lt; / RTI &gt;

Denotes a sum of a symbol to be detected and a noise.

다시 말해, 수학식 6에서와 같이, i번째 관측 노드가 수신한 수신 신호는, 검출 대상 심볼인 l 번째 송신 심볼과 관련된 변수들과 l 번째 송신 심볼을 제외한 나머지 송신 심볼인 비검출 대상 심볼과 잡음의 합으로 표현될 수 있다.In other words, as shown in Equation (6), the received signal received by the i-th observation node includes the symbols related to the l &lt; th &gt; transmission symbol which is the detection object symbol, As shown in FIG.

여기서, 수학식 6의 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)을 가우시안 랜덤 변수로 근사화하여 평균(

) 및 분산(

)을 산출하면 아래 수학식 7 및 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.Here, the sum of the noise to be detected and the noise of Equation (6)

) Are approximated to Gaussian random variables and the mean (

) And dispersion (

) Can be expressed as Equation (7) and Equation (8) below.

[수학식 7]&Quot; (7) &quot;

[수학식 8]&Quot; (8) &quot;

여기서,

는 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)의 평균,

는 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)의 분산,

는 상기 수학식 3의

의 (i, j)번째 인자,

는 상기 수학식 3의

의 j번째 인자,

는 변조 차수,

는 제1복호 단계의 현재 복호 횟수,

는 제1복호 단계의

번째 복호 횟수에서 j번째 미들 노드가 i번째 관측 노드에게 전달한 미들-관측 심볼 확률 메시지, 2n_T는 미들 노드의 전체 개수,

는 잡음의 분산,

는 송신단에서 전송 가능한 심볼과 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase)에 대응되는 심볼을 의미한다.here,

Is the sum of the symbol to be detected and the noise

),

Is the sum of the symbol to be detected and the noise

),

(3)

(I, j) &lt; th &gt;

(3)

J &lt; / RTI &gt;

Is the modulation order,

Is the number of current decoding times in the first decoding step,

In the first decoding step

The middle-observation symbol probability message delivered by the j-th middle node to the i-th observation node in the number of decoding times, 2n _T is the total number of middle nodes,

Is the variance of noise,

Denotes a symbol corresponding to an in-phase or a quadrature-phase with a symbol transmittable by a transmitter.

여기서,

이고

일 수 있다.here,

ego

Lt; / RTI &gt;

상기한 수학식 7 및 수학식 8에서 미들-관측 심볼 확률 메시지인

는 제1복호 단계의

번째 복호 횟수에서 j번째 미들 노드가 i번째 관측 노드로 전송한 메시지로

가

가 될 확률을 의미할 수 있다.In Equation (7) and Equation (8), the mid-observation symbol probability message

In the first decoding step

Th message is transmitted to the i-th observation node by the j-th middle node

end

Can be defined as the probability of becoming.

예를 들어, 16-QAM 매핑에서

는 동일 위상(in-phase) 축의 -3, -1, 1, 3과 직각 위상(quadrature-phase) 축의 -3, -1, 1, 3 각각에 대응되는 매핑 지점을 의미할 수도 있다.For example, in 16-QAM mapping

May mean a mapping point corresponding to -3, -1, 1, 3 of the in-phase axis and -3, -1, 1, 3 of the quadrature-phase axis, respectively.

예컨대, QAM 변조에서 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase) 각각에 해당하는 심볼인

는 PAM 심볼을 의미할 수도 있다.For example, in a QAM modulation, a symbol corresponding to each in-phase or quadrature-phase

May refer to a PAM symbol.

예컨대, 16-QAM 변조에서 동일 위상(in-phase) 축은 4-PAM 심볼을 의미할 수 있으며, 직각 위상(quadrature-phase) 축 또한 4-PAM 심볼을 의미할 수 있다.For example, in 16-QAM modulation, an in-phase axis may refer to a 4-PAM symbol, and a quadrature-phase axis may also refer to a 4-PAM symbol.

이때, 상기한 수학식 7 및 수학식 8에서 산출된 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)의 평균인

와 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)의 분산인

를 이용하여, 신호 수신부(310)의 i번째 관측 노드가 l번째 미들 노드에게 전달하는 심볼 확률 메시지 중 하나인 관측-미들 심볼 확률 메시지를 산출하면 아래 수학식 9에 기초하여 산출될 수 있다.At this time, the sum of the noise to be detected and the symbol to be detected, which is calculated from Equations (7) and (8)

)

And the sum of the symbol to be detected and the noise (

) Dispersion

Which is one of the symbol probability messages transmitted by the i &lt; th &gt; observation node of the signal receiving unit 310 to the l &lt; th &gt; middle node, using Equation (9) below.

[수학식 9]&Quot; (9) &quot;

이때,

는 제1복호의 현재 복호 횟수,

는 현재 복호 횟수에서 i번째 관측 노드가 l번째 미들 노드에게 전달하는 관측-미들 심볼 확률 메시지,

는 i번째 관측 노드가 수신한 수신 신호,

는 송신단과 수신단 사이의 채널 행렬을 실수값으로 표시한 행렬인

의 i번째 행 벡터,

은 송신단에서 전송한 심볼 벡터를 실수값으로 표시한 행렬인

의 l번째 원소,

는 송신단에서 전송 가능한 심볼과 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase)에 대응되는 심볼,

는 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)의 분산,

은 송신단과 수신단 사이의 채널 행렬을 실수값으로 표시한 행렬인

의 (i, l)번째 원소,

는 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)의 평균이다.At this time,

Is the current decoding number of the first decoding,

Is an observation-middle symbol probability message transmitted from the i-th observation node to the l-th middle node in the current decoding number,

Is the received signal received by the ith observing node,

Denotes a matrix representing a channel matrix between a transmitting end and a receiving end as a real number

I &lt; th &gt; row vector of &

Is a matrix representing a symbol vector transmitted from a transmitter and expressed by a real value

Lt; RTI ID = 0.0 &gt;

A symbol corresponding to an in-phase or a quadrature-phase with a symbol transmittable at a transmitter,

Is the sum of the symbol to be detected and the noise

),

Is a matrix representing a channel matrix between a transmitting end and a receiving end expressed by a real number

Of the (i, l) th element,

Is the sum of the symbol to be detected and the noise

).

다시 말해, i번째 관측 노드가 l번째 미들 노드에 전달하는 관측-미들 심볼 확률 메시지는 상기 i번째 관측 노드가 수신한 수신 신호(

), 송신단과 수신단 사이의 채널 행렬을 실수값으로 표시한 행렬인

의 (i, l)번째 원소인(

), 송신단에서 전송 가능한 심볼과 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase)에 대응되는 심볼(

), 상기 i번째 관측 노드가 수신한 수신 신호(

) 중 검출 대상 심볼인 l번째 심볼을 제외한 심볼인 비검출 대상 심볼과 잡음의 합(

)에 대한 평균(

) 및 분산(

)에 기초하여 산출될 수 있다.In other words, the observation-middle symbol probability message transmitted by the i-th observation node to the 1 &lt; th &gt; middle node is the reception signal

), A matrix in which the channel matrix between the transmitting end and the receiving end is represented by a real value

Of the (i, l) -th element of (

), A symbol corresponding to an in-phase or a quadrature-phase with a symbol transmittable at a transmitting end (

), The reception signal received by the i &lt; th &gt; observation node

The sum of the noise to be detected and the symbol to be detected, which is a symbol excluding the l &lt; th &gt; symbol,

) For the average

) And dispersion (

). &Lt; / RTI &gt;

상술한 바와 같이, 신호 수신부(310)가 관측-미들 심볼 확률 메시지를 생성하기 위하여 활용되는,

의 분산인

와 평균인

는 각각 신호 수신부(310) 내부 복호의

번째 복호 횟수에서 j번째 미들 노드가 i번째 관측 노드에게 전달한 미들-관측 심볼 확률 메시지인

에 기초하여 업데이트 되기 때문에, 현재 복호 횟수인

번째 복호 횟수에서 i번째 관측 노드가 l번째 미들 노드에게 전달하는 관측-미들 심볼 확률 메시지인

는 이전 복호 횟수인

번째 복호 횟수에서 미들-관측 심볼 확률 메시지인

에 기초하여 업데이트 될 수 있다.As described above, when the signal receiving unit 310 is utilized for generating the observation-middle symbol probability message,

Dispersion of

And average

Respectively, of the internal decoding of the signal receiving unit 310

Th probability that the j-th middle node has transmitted the i-th observation node to the i-

, The number of decoding times

Th probability that the ith observing node delivers to the 1 &lt; th &gt; middle node in the &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

Lt; RTI ID = 0.0 &gt;

Lt; th &gt; decoding number,

Lt; / RTI &gt;

예컨대, 복수의 관측 노드 각각은 미들-관측 심볼 확률 메시지의 초기값을 저장할 수 있으며, 복수의 관측 노드 각각은 첫 번째 복호 횟수에서 미들-관측 심볼 확률 메시지의 초기값에 기초하여, 관측-미들 심볼 확률 메시지를 생성할 수도 있다.For example, each of the plurality of observation nodes may store an initial value of a middle-observation symbol probability message, and each of the plurality of observation nodes calculates an observation-middle symbol probability message based on the initial value of the middle- Probability messages may also be generated.

한편, 신호 수신부(310)의 l번째 미들 노드가 i번째 관측 노드에 전달하는 미들-관측 심볼 확률 메시지는 아래 수학식 10에 기초하여 산출될 수 있다.Meanwhile, the mid-observation symbol probability message transmitted by the 1 &lt; th &gt; middle node of the signal receiving unit 310 to the i &lt; th &gt; observation node can be calculated based on Equation (10) below.

[수학식 10]&Quot; (10) &quot;

이때,

는 제1복호의 현재 복호 횟수,

는 현재 복호 횟수에서 l번째 미들 노드가 i번째 관측 노드에 전달하는 미들-관측 심볼 확률 메시지,

은 송신단에서 전송한 심볼 벡터를 실수값으로 표시한 행렬인

의 l번째 원소,

는 송신단에서 전송 가능한 심볼과 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase)에 대응되는 심볼,

는 송신단과 수신단 사이의 채널 행렬을 실수값으로 표시한 행렬인

의 i번째 행 벡터,

는 수신 신호 벡터,

는 i 번째 관측 노드가 수신한 수신 신호를 제외한 나머지 수신 신호 벡터, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

은 i번째 관측 노드가 수신한 신호,

는 현재 복호 횟수에서 관측-미들 심볼 확률 메시지,

는 제2복호 심볼 확률 메시지를 의미한다.At this time,

Is the current decoding number of the first decoding,

Is a middle-observation symbol probability message transmitted from the l-th middle node to the i-th observation node in the current decoding number,

Is a matrix representing a symbol vector transmitted from a transmitter and expressed by a real value

Lt; RTI ID = 0.0 &gt;

A symbol corresponding to an in-phase or a quadrature-phase with a symbol transmittable at a transmitter,

Denotes a matrix representing a channel matrix between a transmitting end and a receiving end as a real number

I &lt; th &gt; row vector of &

A received signal vector,

Is the remaining received signal vector except for the received signal received by the i-th observation node, 2n _R is the total number of observation nodes,

Is the signal received by the ith observing node,

Is an observation-middle symbol probability message at the current decoding times,

Denotes a second decoded symbol probability message.

상기한 수학식 10에서와 같이, 신호 수신부(310) 내부 복호에서 복수의 미들 노드가 생성하는 미들-관측 심볼 확률 메시지인

는, 복수의 관측 노드로부터 전달받은 관측-미들 심볼 확률 메시지인

와 LDPC 복호부(320)로부터 변환부(미도시)를 거쳐 전달받은 제2복호 심볼 확률 메시지인

에 기초하여 생성될 수 있다.As shown in Equation (10), the middle-observation symbol probability message generated by the plurality of middle nodes in the inner decoding of the signal receiver 310

Is an observation-middle symbol probability message transmitted from a plurality of observation nodes

And a second decoded symbol probability message received from the LDPC decoding unit 320 through a conversion unit (not shown)

. &Lt; / RTI &gt;

한편, 신호 수신부(310) 내부 복호가 수행됨에 있어서, LDPC 복호부(320)의 내부 복호가 아직 수행되지 않아 복수의 미들 노드가 제2복호 심볼 확률 메시지를 전달받지 못한 상황에서는, 복수의 미들 노드 각각은 미리 저장된 제2복호 심볼 확률 메시지의 초기값에 기초하여, 미들-관측 심볼 확률 메시지를 생성할 수도 있다.Meanwhile, in the case where the internal decoding of the signal receiving unit 310 is performed and the internal decoding of the LDPC decoding unit 320 has not been performed yet and a plurality of middle nodes can not receive the second decoding symbol probability message, Each of which may generate a mid-observation symbol probability message based on an initial value of a previously stored second decoded symbol probability message.

이때, 신호 수신부(310) 내부 복호에서, 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 각각 관측-미들 심볼 확률 메시지인

를 전달하고, 복수의 미들 노드가 복수의 관측 노드 각각에게 미들-관측 심볼 확률 메시지인

를 전달하는 과정은 신호 수신부(310) 내부 복호의 현재 복호 횟수인

가 기설정된 신호 수신부(310) 내부 복호 횟수인

가 될 때까지 반복될 수 있으며,

가

가 된 경우에서 생성된 관측-미들 심볼 확률 메시지인

는 제1복호 심볼 확률 메시지로 설정될 수 있다.At this time, in the inner decoding of the signal receiving unit 310, a plurality of observation nodes transmit the observation-middle symbol probability message

And a plurality of middle nodes transmit to each of the plurality of observation nodes a mid-observation symbol probability message

Is the number of decoding times of the internal decoding of the signal receiving unit 310

Which is the number of internal decoding times of the predetermined signal receiving unit 310

, &Lt; / RTI &gt;

end

The probability of occurrence of the observed-middle symbol probability message

May be set as a first decoded symbol probability message.

한편,

가

가 된 경우에서 생성된 관측-미들 심볼 확률 메시지인

는

의 형태로 다시 저장되어, 이후에 이어지는 신호 수신부(310) 내부 복호에서의 초기값으로 활용될 수 있다.Meanwhile,

end

The probability of occurrence of the observed-middle symbol probability message

The

And can be used as an initial value in the internal decoding of the signal receiving unit 310 that follows the decoding.

예컨대, 변환부(미도시)는 복수의 관측 노드 각각에 대한 제1복호 심볼 확률 메시지를 모두 곱한 뒤, 정규화하여 정규화 제1복호 심볼 확률 메시지를 생성할 수 있으며, 정규화 제1복호 심볼 확률 메시지는, 아래 수학식 11에 기초하여 생성될 수 있다.For example, the transform unit (not shown) may multiply all of the first decoded symbol probability messages for each of the plurality of observation nodes and then normalize them to generate a normalized first decoded symbol probability message. The normalized first decoded symbol probability message , And can be generated based on Equation (11) below.

[수학식 11]&Quot; (11) &quot;

여기서,

는 정규화 제1복호 심볼 확률 메시지,

은 송신단에서 전송한 심볼 벡터를 실수값으로 표시한 행렬인

의 l번째 원소,

는 송신단에서 전송 가능한 심볼과 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase)에 대응되는 심볼,

는 송신단과 수신단 사이의 채널 행렬을 실수값으로 표시한 행렬,

는 수신 신호 벡터, Z는 정규화 상수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1복호 심볼 확률 메시지,

는 변조 차수,

를 의미한다.here,

Normalized first decoded symbol probability message,

Is a matrix representing a symbol vector transmitted from a transmitter and expressed by a real value

Lt; RTI ID = 0.0 &gt;

A symbol corresponding to an in-phase or a quadrature-phase with a symbol transmittable at a transmitter,

A matrix in which a channel matrix between a transmitting end and a receiving end is expressed by a real number,

Is the received signal vector, Z is the normalization constant, 2n _R is the total number of observation nodes,

A first decoded symbol probability message,

Is the modulation order,

.

다시 말해, 변조 차수가 16인 16-QAM의 경우,

는

의 집합이며 동일 위상(in-phase) 축 또는 직각 위상(quadrature-phase) 축의 각 심볼인 {-3, -1, 1, 3}을 의미할 수 있다.In other words, for 16-QAM with a modulation order of 16,

The

-1, 1, 3}, which are symbols of the in-phase axis or the quadrature-phase axis, respectively.

그 뒤, 변환부(미도시)는 정규화 제1복호 심볼 확률 메시지에 기초하여 제1복호 LLR 메시지를 산출할 수 있다.Thereafter, the converting unit (not shown) may calculate the first decoded LLR message based on the normalized first decoded symbol probability message.

예를 들어, 제1복호 LLR 메시지는 아래 수학식 12에 기초하여 산출될 수 있다.For example, the first decoded LLR message can be calculated based on the following equation (12).

[수학식 12]&Quot; (12) &quot;

여기서,

는 제1복호 LLR 메시지,

는 정규화 제1복호 심볼 확률 메시지,

은 송신단에서 전송한 심볼 벡터를 실수값으로 표시한 행렬인

의 l번째 원소,

는 송신단에서 전송 가능한 심볼과 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase)에 대응되는 심볼,

는 송신단과 수신단 사이의 채널 행렬을 실수값으로 표시한 행렬,

는 수신 신호 벡터,

는 심볼

를 구성하기 위한 t번째 비트가 0인 심볼의 집합,

는 심볼

를 구성하기 위한 t번째 비트가 1인 심볼의 집합을 의미한다.here,

A first decoded LLR message,

Normalized first decoded symbol probability message,

Is a matrix representing a symbol vector transmitted from a transmitter and expressed by a real value

Lt; RTI ID = 0.0 &gt;

A symbol corresponding to an in-phase or a quadrature-phase with a symbol transmittable at a transmitter,

A matrix in which a channel matrix between a transmitting end and a receiving end is expressed by a real number,

A received signal vector,

Symbol

Th bit is 0,

Symbol

And the t-th bit is 1 in order to construct the symbol.

다시 말해,

를 의미하고,

를 의미할 수 있다.In other words,

Lt; / RTI &gt;

. &Lt; / RTI &gt;

이때, 제1복호 LLR 메시지인

는 LDPC 복호부(320)에 전달될 수 있으며, LDPC 복호부(320)는 제1복호 LLR 메시지인 에 기초하여 LDPC 복호부(320) 내부 복호를 수행할 수 있다.At this time, the first decoded LLR message

May be transmitted to the LDPC decoding unit 320, and the LDPC decoding unit 320 may receive the first decoded LLR message The LDPC decoding unit 320 can perform intra decoding.

예컨대, LDPC 복호부(320) 내부 복호에서 n번째 변수 노드가 q번째 체크 노드에 전달하는 변수-체크 LLR 메시지는 아래 수학식 13에 기초하여 산출될 수 있다.For example, the variable-check LLR message that the nth variable node delivers to the qth check node in the internal decoding of the LDPC decoding unit 320 can be calculated based on Equation (13) below.

[수학식 13]&Quot; (13) &quot;

여기서,

는 LDPC 복호부(320) 내부 복호의 현재 복호 횟수,

는 현재 복호 횟수에서 n번째 변수 노드가 q번째 체크 노드에게 전달하는 변수-체크 LLR 메시지,

는 제1복호 LLR 메시지,

는 n번째 변수 노드에 연결된 체크 노드 중 q번째 체크 노드를 제외한 나머지 체크 노드의 집합,

는

번째 복호 횟수에서 q번째 체크 노드를 제외한 다른 체크 노드가 n번째 변수 노드에 전달한 체크-변수 LLR 메시지를 의미한다.here,

The current decoding number of the LDPC decoding unit 320 internal decoding,

Check LLR message transmitted from the n-th variable node to the q-th check node in the current decoding number,

A first decoded LLR message,

Is a set of check nodes other than the q-th check node among the check nodes connected to the n-th variable node,

The

Variable LLR message transmitted from the check node other than the q-th check node to the n-th variable node.

예컨대, LDPC 복호부(320) 내부 복호에서 q번째 체크 노드가 n번째 변수 노드에 전달하는 체크-변수 LLR 메시지는 아래 수학식 14에 기초하여 산출될 수 있다.For example, the check-variable LLR message transmitted from the q-th check node to the n-th variable node in the internal decoding of the LDPC decoding unit 320 may be calculated based on Equation (14) below.

[수학식 14]&Quot; (14) &quot;

여기서,

는 LDPC 복호부(320) 내부 복호의 현재 복호 횟수,

는 현재 복호 횟수에서 q번째 체크 노드가 n번째 변수 노드에게 전달하는 체크-변수 LLR 메시지,

는 q번째 체크 노드에 연결된 변수 노드 중 n번째 변수 노드를 제외한 나머지 변수 노드의 집합,

는 현재 복호 횟수에서 n번째 변수 노드를 제외한 다른 변수 노드가 q번째 체크 노드에 전달한 변수-체크 LLR 메시지,

는

를 의미한다.here,

The current decoding number of the LDPC decoding unit 320 internal decoding,

Variable LLR message transmitted from the q-th check node to the n-th variable node in the current decoding number,

Is a set of variable nodes other than the n-th variable node among the variable nodes connected to the q-th check node,

Checked LLR message transmitted from the variable node other than the n-th variable node to the q-th check node in the current decoding number,

The

.

예컨대, LDPC 복호부(320) 내부 복호를 위하여, LDPC 복호부(320)는 q번째 체크 노드가 n번째 변수 노드에게 전달한 체크-변수 LLR 메시지의 초기값인

은 0으로 미리 저장해 놓을 수 있다.For example, in order to perform internal decoding of the LDPC decoding unit 320, the LDPC decoding unit 320 calculates the initial value of the check-variable LLR message transmitted to the n-th variable node by the q-

Can be stored in advance as 0.

이때, LDPC 복호부(320) 내부 복호에서 복수의 변수 노드가 복수의 체크 노드에게 각각 변수-체크 LLR 메시지인

를 전달하고, 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에게 각각 체크-변수 LLR 메시지인

를 전달하는 과정은 LDPC 복호부(320) 내부 복호의 현재 복호 횟수인

가 기설정된 LDPC 복호부(320) 내부 복호 횟수인

가 될 때까지 반복될 수 있으며,

가

가 된 경우에서 생성된 체크-변수 LLR 메시지인

는 제2복호 LLR 메시지로 설정될 수 있다.At this time, in the inner decoding of the LDPC decoding unit 320, a plurality of variable nodes are sent to the plurality of check nodes as variable-check LLR messages

, And a plurality of check nodes send a check-variable LLR message

The number of times the current decoding is performed in the inner decoding of the LDPC decoding unit 320

Which is the number of decoding times within the predetermined LDPC decoding unit 320

, &Lt; / RTI &gt;

end

The check-variable LLR message

May be set to a second decoded LLR message.

한편,

가

가 된 경우에서 생성된 체크-변수 LLR 메시지인

는

의 형태로 다시 저장되어, 이후 반복되는 LDPC 복호부(320) 내부 복호에서의 초기값으로 활용될 수 있다.Meanwhile,

end

The check-variable LLR message

The

And can be used as an initial value in the internal decoding of the LDPC decoding unit 320 repeated thereafter.

예컨대, 변환부(미도시)가 제2복호 LLR 메시지를 제2복호 심볼 확률 메시지로 변환하는 것은 아래 수학식 15에 기초하여 수행될 수 있다.For example, the conversion unit (not shown) may convert the second decoded LLR message into the second decoded symbol probability message based on Equation (15) below.

[수학식 15]&Quot; (15) &quot;

여기서,

는 제2복호 심볼 확률 메시지,

은

의 l번째 원소,

는 송신단에서 전송 가능한 심볼과 동일 위상(in-phase) 또는 직각 위상(quadrature-phase)에 대응되는 심볼,

는 변조 차수,

는 심볼

를 구성하기 위한 t번째 비트, M_l(t)는 1번째 미들 노드에 연결된 변수 노드들 중 t번째 변수 노드,

는 변수 노드 M_l(t)에 연결된 체크 노드,

는

번째 복호 횟수에서 q번째 체크노드가 변수 노드 M_l(t)에에 전달한 체크-변수 LLR 메시지이다.here,

A second decoded symbol probability message,

silver

Lt; RTI ID = 0.0 &gt;

A symbol corresponding to an in-phase or a quadrature-phase with a symbol transmittable at a transmitter,

Is the modulation order,

Symbol

For configuring the t-th bit, M _l (t) is a first variable nodes connected to the middle nodes of the t-th variable node,

Is a check node connected to the variable node M _l (t)

The

Variable LLR message transmitted from the q-th check node to the variable node M _l (t) at the number of the first decryption.

즉, 상술한 과정을 거쳐, 협력 반복 복호 장치가 수신 신호를 복호하기 위해서는, 복호가 가능한 도수 분포인 복호 가능 도수 분포를 추정하는 것이 필요하다.That is, in order for the cooperative iterative decoding apparatus to decode the received signal through the above-described process, it is necessary to estimate a decodable frequency distribution which is a frequency distribution that can be decoded.

이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 상기한 협력 반복 복호 장치에서 시험 대상 심볼인 심볼 x를 활용하여 복호가 가능한 도수 분포인 복호 가능 도수 분포를 추정할 수 있다.To this end, the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention is characterized in that in the cooperative iterative decoding apparatus, the decodable frequency distribution, which is a frequency distribution that can be decoded using the symbol x, Can be estimated.

예컨대, S410 단계에서의 평균 관측-미들 상호 정보량

은 심볼 x와 관측-미들 심볼 확률 메시지

사이의 상호 정보량의 평균을 의미할 수 있다.For example, in step S410, the average observation-

Symbol x and the observed-middle symbol probability message

The average value of the mutual information.

예컨대, S450 단계에서 평균 변수-체크 상호 정보량

은 코드워드(c)와 변수-체크 LLR 메시지

사이의 상호 정보량의 평균을 의미할 수 있다.For example, in step S450, the average variable-

(C) and a variable-checked LLR message

The average value of the mutual information.

예를 들어, S450 단계에서, 평균 체크-변수 상호 정보량

은 코드워드(c)와 체크-변수 LLR 메시지

사이의 상호 정보량의 평균을 의미할 수 있다.For example, in step S450, the average check variable inter-

(C) and a check-variable LLR message

The average value of the mutual information.

이제 도 6을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 하기의 수학식들과 함께 상세히 설명한다.Referring now to FIG. 6, a method and apparatus for estimating a distributable frequency distribution in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention will be described in detail with the following equations.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에서 각각의 노드가 서로 교환하는 상호 정보량(mutual information)을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 6 is a diagram for explaining mutual information that each node exchanges with each other in a method and apparatus for estimating a distributable frequency in cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

이때, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 이미 알고 있는 심볼 x를 활용하여, 협력 반복 복호 장치가 복호를 수행하기 위한 도수 분포인 복호 가능 도수 분포를 추정하는 장치이기 때문에,

및

각각을 현재 시험 횟수로 정의하여 설명하도록 한다.In the cooperative iterative decoding method and apparatus of the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention, the coordinated iterative decoding apparatus estimates a deconvable frequency distribution which is a frequency distribution for performing decoding using the already known symbol x As a result,

And

Each is defined as the current number of tests.

이때, 상호 정보량 I_x를 산출하기 위한 상호 정보량 산출 함수인

를 상호 정보량 산출 함수로 정의하며,

라고 정의한다.At this time, a mutual information amount calculating function for calculating the mutual information amount I _x

Is defined as a mutual information amount calculating function,

.

이때, 특정 채널에 대한 상호 정보량 산출함수인

는 아래 수학식 16와 같이 표현될 수 있다.At this time, the mutual information amount calculation function for a specific channel

Can be expressed by the following equation (16).

[수학식 16]&Quot; (16) &quot;

이때, J()는 상호 정보량 산출 함수,

는

의 표준편차(Standard deviation)이고 여기서

는 수신한 신호 Y를 LLR로 변환한 결과이다. At this time, J () is a mutual information amount calculating function,

The

Standard deviation &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

Is the result of converting the received signal Y into LLR.

한편, 신호 수신부(310)에서 현재 시험 횟수

에서 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량

은 아래 수학식 17과 같이 제1 EXIT 함수

에 기초하여 산출될 수 있다.On the other hand, in the signal receiving unit 310,

Which is a mutual information amount transmitted from a plurality of observation nodes to a plurality of middle nodes,

The first EXIT function &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

. &Lt; / RTI &gt;

[수학식 17]&Quot; (17) &quot;

이때,

는 제1시험의 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 관측-미들 상호 정보량,

는 제1 EXIT 함수,

는 이전 시험 횟수

에서 미들-관측 상호 정보량,

는 평균 SNR(Signal to Noise Ratio), n_T는 전송단의 전송 안테나 개수를 의미한다.At this time,

Is the current number of tests of the first test,

Is the current number of tests

Observation in the middle - mutual information volume,

Is a first EXIT function,

Previous test count

Middle-observation mutual information volume,

Denotes the average signal-to-noise ratio (SNR), and n _T denotes the number of transmission antennas at the transmission end.

이때, 제1 EXIT 함수

는 평균 SNR(Signal to Noise Ratio)

, 이전 시험 횟수

에서 미들-관측 상호 정보량

및 전송단의 전송 안테나 개수 n_T에 기초하여, 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 관측-미들 상호 정보량

을 산출하는 방법을 정의한 함수를 의미할 수 있다.At this time, the first EXIT function

A signal-to-noise ratio (SNR)

, Previous test count

Middle-observation mutual information volume

And the number of transmission antennas n _T of the transmission end, the observation-middle inter-information amount

Can be defined as a function that defines a method for calculating an output value.

이때, 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 EXIT 함수를 정의하는 방법은 종래에 공지된 바와 같으므로 구체적인 설명은 생략한다.At this time, the method of defining the EXIT function through Monte Carlo Simulation is as well known in the art, so a detailed description will be omitted.

예컨대, 제1 EXIT 함수

는 상술한 심볼 확률에 기초하여 상호 정보량을 측정하기 때문에, 최대값은 변조 차수

에 의하여 결정될 수 있다.For example, the first EXIT function

Since the mutual information amount is measured based on the above-described symbol probability, the maximum value is the modulation order

Lt; / RTI &gt;

이때, LDPC 복호부(320)에 포함된 복수의 변수 노드 중 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

와 LDPC 복호부(320)의 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에 전달하는 체크-변수 상호 정보량의 평균인 평균 체크-변수 상호 정보량

이 주어진 경우, 제1시험의 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대하여 복수의 미들 노드가 복수의 관측 노드에게 전달하는 미들-관측 상호 정보량

은 아래 수학식 18과 같이 표현될 수 있다.At this time, the degree of the specific variable node among the plurality of variable nodes included in the LDPC decoding unit 320

And the average check-variable mutual information amount, which is the average of the check-variable mutual information amounts transmitted from the plurality of check nodes of the LDPC decoding unit 320 to the plurality of variable nodes

If given, the current number of tests of the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

Observation inter-information amount &lt; RTI ID = 0.0 &gt; transmitted by a plurality of middle nodes to a plurality of observation nodes

Can be expressed by the following equation (18).

[수학식 18]&Quot; (18) &quot;

이때,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 제1시험의 현재 시험 횟수,

는 제1시험의 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 미들-관측 상호 정보량, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1시험의 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량,

는 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.At this time,

Is the degree of the specific variable node,

Is the current number of tests of the first test,

Is the current number of tests in the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

J () is the mutual information quantity calculation function, 2n _R is the total number of observation nodes,

Is the current number of tests in the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - inter-mutual information,

Means the average check-variable mutual information amount.

한편, 상술한 조건에서, 제1시험의 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대하여 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 전달하는 관측-미들 상호 정보량

은 아래 수학식 19를 이용하여 산출될 수 있다.On the other hand, under the above conditions, the current test number of the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

Of the observation-middle mutual information transmitted from the plurality of observation nodes to the plurality of middle nodes

Can be calculated using the following equation (19).

다시 말해, S410 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량

은 아래 수학식 19에 기초하여 산출될 수 있다.In other words, in step S410,

The degree of a particular variable node in

Which is a mutual information amount transmitted from a plurality of observation nodes to a plurality of middle nodes,

Can be calculated based on the following equation (19).

[수학식 19]&Quot; (19) &quot;

이때,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 제1시험의 현재 시험 횟수,

는 제1시험의 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량,

는 제1 EXIT 함수, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1시험의 이전 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량,

는 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.At this time,

Is the degree of the specific variable node,

Is the current number of tests of the first test,

Is the current number of tests in the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - inter-mutual information,

Is a first EXIT function, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

Is the number of previous tests of the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - inter-mutual information,

Means the average check-variable mutual information amount.

다시 말해, S410 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 복수의 관측 노드가 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량 (

)은, 제1 EXIT 함수(

), 상호 정보량 산출 함수(J()), 관측 노드의 전체 개수(2n_R), 제1시험의 이전 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량(

), 평균 체크-변수 상호 정보량(

)에 기초하여 산출될 수 있다.In other words, in step S410,

The degree of a particular variable node in

The mutual information amount transmitted from the plurality of observation nodes to the plurality of middle nodes with respect to the observation-

), The first EXIT function (

), The mutual information amount calculation function (J ()), the total number of observation nodes (2n _R ), the number of previous tests of the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - Intermediate Mutual Information (

), Average check-variable mutual information amount (

). &Lt; / RTI &gt;

상기한 수학식 18 및 수학식 19에서 설명된 바와 같이, 미들-관측 상호 정보량

및 관측-미들 상호 정보량

각각은 평균 체크-변수 상호 정보량

에 기초하여 산출되고, 관측-미들 상호 정보량

은 제1시험의 이전 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량

에 더 기초하여 산출되기 때문에, 신호 수신부(310)는 평균 체크-변수 상호 정보량

의 초기값 및 관측-미들 상호 정보량의 초기값

을 미리 저장할 수 있다.As described in Equations 18 and 19 above, the mid-observation mutual information amount &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

And Observation-Middle Mutual Information Quantity

Each of the average check-

, And the observation-middle mutual information amount

Is the number of previous tests of the first test

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - Intermediate information volume

The signal receiving unit 310 calculates the average check variable mutual information amount &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

And the initial value of the observation-middle mutual information amount

Can be stored in advance.

예컨대, 관측-미들 상호 정보량의 초기값

은 0일 수 있다.For example, the initial value of the observed-

May be zero.

S410 단계에서, 신호 수신부(310)는 현재 시험 횟수인

가 기설정된 제1시험 횟수인

가 될 때까지 상술한 과정을 반복하여, 관측-미들 상호 정보량 및 미들-관측 상호 정보량을 업데이트할 수 있다.In step S410, the signal receiving unit 310 receives the current test number

Lt; RTI ID = 0.0 &gt; 1 &lt; / RTI &gt;

, The above-described process can be repeated until the observation-middle mutual information amount and the middle-observation mutual information amount are updated.

이때, 상술한 과정이 반복되어 최종적으로 생성된 관측-미들 상호 정보량인

은 제1 상호 정보량으로 정의될 수 있다.At this time, the above-described process is repeated, and the finally generated observation-

May be defined as the first mutual information amount.

예컨대, S410 단계에서, 신호 수신부(310)는 최종적으로 생성된 관측-미들 상호 정보량인

를

로 저장하여, S491 단계 이후 이어지는 반복 시험에서

를 활용할 수 있다.For example, in step S410, the signal receiving unit 310 receives the finally generated observation-

To

, And in the subsequent repetition test after step S491

Can be utilized.

한편, S450 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 복수의 변수 노드가 복수의 체크 노드에게 전달하는 상호 정보량인 변수-체크 상호 정보량

은 아래 수학식 20에 기초하여 산출될 수 있다.On the other hand, in step S450,

The degree of a particular variable node in

Check mutual information amount &quot; which is a mutual information amount transmitted from a plurality of variable nodes to a plurality of check nodes,

Can be calculated based on the following equation (20).

[수학식 20]&Quot; (20) &quot;

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 제2시험의 현재 시험 횟수,

는 제2 시험의 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 변수-체크 상호 정보량, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량,

는 제2시험의 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.

Is the degree of the specific variable node,

The current number of tests of the second test,

Is the current number of tests of the second test

(Degree) degree of a specific variable node in

, J () is a mutual information quantity calculation function, 2n _R is the total number of observation nodes,

The first mutual information amount,

Is the number of previous tests of the second test

Means the average check-variable mutual information amount.

다시 말해, S450 단계에서, 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 복수의 변수 노드가 복수의 체크 노드에게 전달하는 상호 정보량인 변수-체크 상호 정보량

은 상호 정보량 산출 함수(J()), 관측 노드의 전체 개수(2n_R), 제1 상호 정보량(

), 제2시험의 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량(

)에 기초하여 산출될 수 있다.In other words, in step S450,

The degree of a particular variable node in

Check mutual information amount &quot; which is a mutual information amount transmitted from a plurality of variable nodes to a plurality of check nodes,

The mutual information calculation function (J ()), the total number of observations node _(R 2n), a first mutual information (

), The number of previous tests of the second test

Average check - variable mutual information quantity (

). &Lt; / RTI &gt;

예를 들어, S450 단계에서 변수 노드의 도수 차수

각각에 대해 산출된 변수-체크 상호 정보량

을 평균한 평균 변수-체크 상호 정보량

은 아래 수학식 21에 기초하여 산출될 수 있다.For example, in step S450,

Variables calculated for each - check mutual information amount

The average variable - check mutual information

Can be calculated based on the following expression (21).

[수학식 21]&Quot; (21) &quot;

는 제2시험의 현재 시험 횟수,

는 평균 변수-체크 상호 정보량,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 변수 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제1 도수 분포 파라미터, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량,

는 제2시험의 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.

The current number of tests of the second test,

Is the average variable-check mutual information amount,

Is the degree of the specific variable node,

Is the maximum value of the degree of the variable node,

(2) is a first frequency distribution parameter, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

The first mutual information amount,

Is the number of previous tests of the second test

Means the average check-variable mutual information amount.

한편, LDPC 복호부(320)에서 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에게 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량

은 아래 수학식 22와 같이 제2 EXIT 함수

에 기초하여 산출될 수 있다.On the other hand, in the LDPC decoding unit 320, the check-variable mutual information amount

The second EXIT function &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

. &Lt; / RTI &gt;

[수학식 22]&Quot; (22) &quot;

이때,

는 체크-변수 상호 정보량,

는 제2 EXIT 함수,

는 변수-체크 상호 정보량,

는 특정 체크 노드의 도수 차수, J()는 상호 정보량 산출 함수를 의미한다.At this time,

Check-variable mutual information amount,

The second EXIT function,

Variable-check mutual information amount,

Denotes the degree of the certain check node, and J () denotes the mutual information amount calculating function.

이때,

이고

이므로 상기한 수학식 22에 기초하여, 현재 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량

을 산출하면, 아래 수학식 23과 같이 표현될 수 있다.At this time,

ego

, Based on Equation (22), the current test number

Average check - variable mutual information quantity

The following equation (23) can be obtained.

[수학식 23]&Quot; (23) &quot;

이때,

는 제2시험의 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량,

는 특정 체크 노드의 도수 차수,

는 체크 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제2 도수 분포 파라미터,

는 제2 EXIT 함수,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 변수 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제1 도수 분포 파라미터, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량,

는 제2시험의 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미한다.At this time,

The current number of tests of the second test,

Is the current number of tests

Average check - variable mutual information,

The degree of certain check nodes,

Is the maximum value of the degree of the check node,

Is a second frequency distribution parameter,

The second EXIT function,

Is the degree of the specific variable node,

Is the maximum value of the degree of the variable node,

(2) is a first frequency distribution parameter, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

The first mutual information amount,

Is the number of previous tests of the second test

Means the average check-variable mutual information amount.

예컨대, 수학식 23에서 설명된 바와 같이, 평균 체크-변수 상호 정보량

은 체크 노드의 도수 차수

및 변수 노드의 도수 차수

에 대해 산출된 체크-변수 상호 정보량을 평균한 상호 정보량을 의미할 수 있다.For example, as described in equation (23), the average check-

Is the degree of the check node

And the degree of the variable node

The amount of mutual information obtained by averaging the amount of check-variable mutual information computed for the variable-length variable.

다시 말해, 평균 체크-변수 상호 정보량은 복수의 변수 노드 각각의 도수 차수

및 복수의 체크 노드 각각의 도수 차수

별로 복수의 체크 노드가 복수의 변수 노드에 전달한 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량의 평균을 의미할 수 있다.In other words, the average check-variable mutual information amount is determined by the degree of each of the plurality of variable nodes

And a plurality of check nodes

May mean the average of check-variable mutual information amounts, which are mutual information quantities transmitted to a plurality of variable nodes by a plurality of check nodes.

이때, 수학식 21 및 수학식 23에서 활용된, 제1 도수 분포 파라미터(

)는 도수 차수가

인 변수 노드에 연결된 엣지(edge)들의 비율(fraction)을 의미하고, 제2 도수 분포 파라미터(

)는 도수 차수가

인 체크 노드에 연결된 엣지들의 비율을 의미한다.At this time, the first frequency distribution parameter (&quot;

) &Lt; / RTI &gt;

Means a fraction of edges connected to a variable node, and a second frequency distribution parameter

) &Lt; / RTI &gt;

Quot; refers to the ratio of the edges connected to the check node.

상기한 수학식 21 및 수학식 23에서 설명된 바와 같이, 평균 변수-체크 상호 정보량

및 평균 체크-변수 상호 정보량

각각은 제2시험의 이전 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

에 기초하여 산출되기 때문에, LDPC 복호부(320)는 평균 체크-변수 상호 정보량의 초기값을 미리 저장할 수 있다.As described in Equations (21) and (23) above, the average variable-check mutual information amount

And average check-variable inter-

Each is the number of previous tests of the second test

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

The LDPC decoding unit 320 can store in advance the initial value of the average check-variable mutual information amount.

S450 단계에서, LDPC 복호부(320)는 현재 시험 횟수인

가 기설정된 제2시험 횟수인

가 될 때까지 상술한 과정을 반복하여, 평균 체크-변수 상호 정보량 및 평균 변수-체크 상호 정보량을 업데이트할 수 있다.In step S450, the LDPC decoding unit 320 determines whether the current number of test

Lt; RTI ID = 0.0 &gt;

The above described procedure can be repeated until the average check variable inter-information amount and the average variable-check mutual information amount are updated.

이때, 상술한 과정이 반복되어 최종적으로 생성된 평균 변수-체크 상호 정보량인

는 제2 상호 정보량으로 정의될 수 있다.At this time, the above-described process is repeated and the average variable-check mutual information amount

Can be defined as the second mutual information amount.

한편, S450 단계에서, LDPC 복호부(320)는 최종적으로 생성된 평균 체크-변수 상호 정보량인

을

로 저장하여, S491 단계 이후 이어지는 반복 시험에서

를 활용할 수 있다.On the other hand, in step S450, the LDPC decoding unit 320 determines whether the average check-

of

, And in the subsequent repetition test after step S491

Can be utilized.

예컨대, S410 단계가 기설정된 제1 시험 횟수만큼 반복되고, S450 단계가 기설정된 제2 시험 횟수만큼 반복되는 시험 사이클이 제3 시험 횟수만큼 반복된 이후, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)는 제2 상호 정보량

이 미리 설정된 최대값에 수렴하도록 하는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 제2 도수 분포 파라미터(

)를 각각 추정할 수 있다.For example, after step S410 is repeated for the first predetermined number of tests and step S450 is repeated for the third number of tests, the frequency distribution estimation unit 330 determines The second mutual information amount

And a first frequency distribution parameter (&quot;

) And the second frequency distribution parameter (

Respectively.

예컨대, 평균 체크-변수 상호 정보량

과 평균 변수-체크 상호 정보량

은 서로 함께 증가하는 관계이기 때문에, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)는 최종적으로 생성된 평균 체크-변수 상호 정보량인

가 미리 설정된 최대값에 수렴하도록 하는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 제2 도수 분포 파라미터(

)를 각각 추정하여, 복호 가능 도수 분포를 추정할 수도 있다.For example, the average check-

And average variable-check mutual information

The frequency distribution estimating unit 330 determines in step S493 that the frequency distribution of the finally generated average check variable correlated information

To converge to a preset maximum value

) And the second frequency distribution parameter (

), Respectively, and estimate the decodable frequency distribution.

예를 들면, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)는 최종적으로 생성된 평균 체크-변수 상호 정보량인

가 미리 설정된 최대값에 수렴하는지 여부를 판단하기 위하여, 현재 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

이 이전 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

보다 크도록 하는 도수 분포를 상기 복호 가능 도수 분포로 추정할 수 있다.For example, in step S493, the frequency distribution estimator 330 calculates a frequency distribution

In order to judge whether or not it converges to a preset maximum value,

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

This previous test count

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

Of the frequency distribution can be estimated as the decodable frequency distribution.

이는, 제2시험이 반복하여 진행됨에 있어서,

관계가 항상 성립한다면,

는 미리 설정된 최대값에 수렴할 것이 추정될 수 있으며,

가 미리 설정된 최대값에 수렴한다면, 제2 상호 정보량

또한 미리 설정된 최대값에 수렴할 수 있기 때문이다.This is because, as the second test is repeatedly performed,

If the relationship is always established,

Can be estimated to converge to a preset maximum value,

Converges to a predetermined maximum value, the second mutual information amount &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

It is also possible to converge to a preset maximum value.

상술한, S493 단계의 복호 가능 도수 분포 추정 방법을 수학식으로 표현하면, 아래 수학식 24와 같이 표현될 수 있다.Expression of the decodable frequency distribution estimation method of step S493 described above can be expressed by the following equation (24).

[수학식 24]&Quot; (24) &quot;

이때,

는 현재 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량,

는 이전 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량,

는 특정 체크 노드의 도수 차수,

는 체크 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제2 도수 분포 파라미터,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 변수 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제1 도수 분포 파라미터를 의미한다.At this time,

Is the current number of tests

The average check-variable inter-

Previous test count

The average check-variable inter-

The degree of certain check nodes,

Is the maximum value of the degree of the check node,

Is a second frequency distribution parameter,

Is the degree of the specific variable node,

Is the maximum value of the degree of the variable node,

Means a first frequency distribution parameter.

이때, 수학식 24의

는 아래 수학식 25를 통해 산출될 수 있다.At this time,

Can be calculated through the following equation (25).

[수학식 25]&Quot; (25) &quot;

이때,

는 특정 체크 노드의 도수 차수,

는 체크 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제2 도수 분포 파라미터,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 변수 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제1 도수 분포 파라미터를 의미한다.At this time,

The degree of certain check nodes,

Is the maximum value of the degree of the check node,

Is a second frequency distribution parameter,

Is the degree of the specific variable node,

Is the maximum value of the degree of the variable node,

Means a first frequency distribution parameter.

예컨대, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)는 신호 수신부(310)가 제1 상호 정보량에 기초하여 생성한 제3 상호 정보량, 평균 체크-변수 상호 정보량 및 평균 변수-체크 상호 정보량에 기초하여, 3차원 EXIT 차트를 생성한 뒤, 생성된 3차원 EXIT 차트 상에서 디코딩 궤적(decoding trajectory)을 생성하여, 복호 가능 도수 분포를 추정할 수도 있다.For example, in step S493, the frequency distribution estimating unit 330 calculates a frequency distribution based on the third mutual information amount, the average check variable mutual information amount, and the average variable-check mutual information amount generated by the signal receiving unit 310 based on the first mutual information amount, After generating a three-dimensional EXIT chart, a decoding trajectory may be generated on the generated three-dimensional EXIT chart to estimate a decodable frequency distribution.

이때, S430 단계에서 신호 수신부(310)가 산출한 제3 상호 정보량

는 아래 수학식 26과 같이 산출될 수 있다.At this time, in step S430, the third mutual information amount calculated by the signal receiving unit 310

Can be calculated as shown in Equation (26) below.

[수학식 26]&Quot; (26) &quot;

이때,

는 제3 상호 정보량,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 변수 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제1 도수 분포 파라미터, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량을 의미한다.At this time,

The third mutual information amount,

Is the degree of the specific variable node,

Is the maximum value of the degree of the variable node,

(2) is a first frequency distribution parameter, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

Means the first mutual information amount.

이제, 도 7을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 계속 설명한다.Now, with reference to FIG. 7, a method and an apparatus for estimating the distributable frequency distribution in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention will be described.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 설명하기 위한 수도 코드이다.FIG. 7 is a numeric code for explaining a method and an apparatus for estimating a distributable frequency in a cooperative iterative decoding according to an embodiment of the present invention.

도 7의 3행 및 4행에 도시된 바와 같이, 상기한 수학식 19의 관측-미들 상호 정보량

생성 과정이 제1시험 횟수

만큼 반복되고, 8행 내지 10행에 도시된 바와 같이, 상기한 수학식 23의 평균 체크-변수 상호 정보량

생성 과정이 제2시험 횟수

만큼 반복되며, 1행에 도시된 바와 같이 상술한 과정들이 제3시험 횟수

만큼 반복되는 것을 확인할 수 있다.As shown in lines 3 and 4 of FIG. 7, the observation-middle mutual information amount

If the generation process is the first test number

, And as shown in lines 8 to 10, the average check-variable mutual information amount &lt; RTI ID = 0.0 &gt;

The generation process is the second test number

, And as shown in the first row, the above-described processes are repeated for the third test number

. &Lt; / RTI &gt;

이제, 도 8 내지 도 11을 참조하여, S493 단계에서 도수 분포 추정부(330)가 생성한 3차원 EXIT 차트를 설명한다.8 to 11, a three-dimensional EXIT chart generated by the frequency distribution estimating unit 330 in step S493 will be described.

도 8 내지 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치에서 각각의 노드가 서로 교환하는 상호 정보량을 통해 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)를 설명하기 위한 도면이다.FIGS. 8 to 11 are diagrams for explaining a three-dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated through mutual information quantities exchanged by the respective nodes in the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention Fig.

도 8 및 도 9는 특정 변수 노드의 도수 차수

가 3이고, 특정 체크 노드의 도수 차수

가 6인 경우에서, 제3 상호 정보량

, 평균 체크-변수 상호 정보량

및 평균 변수-체크 상호 정보량

에 기초하여 생성된 3차원 EXIT 차트이다.Figs. 8 and 9 show the frequency degrees of specific variable nodes

Is 3, and the degree of certain check nodes

Is 6, the third mutual information amount

, Average check-variable mutual information volume

And average variable-check mutual information amount

Dimensional EXIT chart generated based on the three-dimensional EXIT chart.

도 8 및 도 9에 도시된 3차원 EXIT 차트는 총 2개의 EXIT 면(Surface)과 1개의 디코딩 궤적(decoding trajectory)을 포함한다.The three-dimensional EXIT chart shown in FIGS. 8 and 9 includes a total of two EXIT surfaces and one decoding trajectory.

이때, 복수의 체크 노드는 신호 수신부(310)에 직접 연결되지 않기 때문에 체크 노드에 대한 EXIT 면(Surface)은 제3 상호 정보량

와 무관하게 생성된 것을 확인할 수 있으며, 복수의 변수 노드는 신호 수신부(310)에 직접 연결되기 때문에 변수 노드에 대한 EXIT 면(Surface)은 제3 상호 정보량

에 영향을 받는 것을 확인할 수 있다.At this time, since the plurality of check nodes are not directly connected to the signal receiving unit 310, the EXIT surface for the check node is the third mutual information amount

Since the plurality of variable nodes are directly connected to the signal receiving unit 310, the EXIT surface for the variable node is not related to the third mutual information amount

And the effect is affected.

이때, 도 8 및 도 9에서 디코딩 궤적(decoding trajectory)은 평균 체크-변수 상호 정보량

및 평균 변수-체크 상호 정보량

각각에 대하여 모두 1에 수렴함을 확인할 수 있으며, 이 경우, 해당되는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 제2 도수 분포 파라미터(

)는 복호가 가능한 도수 분포로 추정되게 된다.In this case, the decoding trajectory in FIGS. 8 and 9 indicates that the average check-

And average variable-check mutual information amount

It can be confirmed that all of them converge to 1. In this case, the corresponding first frequency distribution parameter (

) And the second frequency distribution parameter (

) Is estimated as a frequency distribution that can be decoded.

도 10은 특정 변수 노드의 도수 차수

가 3이고, 특정 체크 노드의 도수 차수

가 6인 경우에서, 평균 SNR

이 각각 2.0dB인 경우와 2.5dB인 경우의 디코딩 궤적을 도시한다.FIG. 10 is a graph showing the frequency order

Is 3, and the degree of certain check nodes

Is 6, the average SNR

Are 2.0 dB and 2.5 dB, respectively.

도 10의 경우, 평균 SNR

이 2.0dB인 경우에는 디코딩 궤적이 평균 체크-변수 상호 정보량

및 평균 변수-체크 상호 정보량

각각에 대하여 1에 수렴하지 못하므로, 해당되는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 제2 도수 분포 파라미터(

)는 복호가 불가능한 도수 분포로 추정되게 된다.10, the average SNR

0.0 &gt; dB, &lt; / RTI &gt; the decoding trajectory is the average check-

And average variable-check mutual information amount

Since the convergence can not be converged to 1 for each of them, the corresponding first frequency distribution parameter

) And the second frequency distribution parameter (

) Is estimated as a frequency distribution which can not be decoded.

한편, 평균 SNR

이 2.5dB인 경우에는 디코딩 궤적이 평균 체크-변수 상호 정보량

및 평균 변수-체크 상호 정보량

각각에 대하여 1에 수렴하므로, 해당되는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 제2 도수 분포 파라미터(

)는 복호가 가능한 도수 분포로 추정되게 된다.Meanwhile, the average SNR

Is 2.5dB, the decoding locus is equal to the average check variable inter-

And average variable-check mutual information amount

Converges to 1 for each of the first frequency distribution parameters

) And the second frequency distribution parameter (

) Is estimated as a frequency distribution that can be decoded.

이를 통해, 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치는 복호가 가능한 최소 평균 SNR

을 추정하기 위해서도 활용될 수 있다.Accordingly, in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention, the decodable frequency distribution estimation method and apparatus have a minimum decodable average SNR

As shown in FIG.

도 11은 복호가 가능한 특정 도수 분포에서 기설정된 제1시험 횟수

및 기설정된 제2시험 횟수

의 변화에 따라 평균 체크-변수 상호 정보량

및 평균 변수-체크 상호 정보량

각각이 1에 수렴하는 속도를 나타낸다.11 is a graph showing the relationship between the number of first test times

And a preset second test number

The average check-variable mutual information amount

And average variable-check mutual information amount

It represents the speed at which each converges to 1.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법 및 장치를 통해 최적화된 협력 반복 복호 장치의 성능을 설명하기 위한 도면이다.12 is a diagram for explaining the performance of the cooperative iterative decoding apparatus optimized through the decodable frequency distribution estimation method and apparatus in the cooperative iterative decoding according to the embodiment of the present invention.

도 12는 기설정된 제1복호 횟수(

)가 1회, 기설정된 제2복호 횟수(

)가 1회 또는 5회일때, 기설정된 제3복호 횟수(

)가 5회 또는 3회인 경우, 기설정된 제3복호 횟수(

)가 10회 또는 6회인 경우, 기설정된 제3복호 횟수(

)가 15회 또는 9회인 경우를 각각 비교하기 위한 그래프이며, 제1복호 횟수, 제2 복호 횟수 및 제3 복호 횟수 각각이 늘어날수록 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.FIG. 12 is a diagram illustrating a first predetermined number of times of decoding

) Once, and a predetermined second decoding number (

) Is once or five times, the predetermined number of times of the third decryption (

) Is 5 times or 3 times, the predetermined third decoding number (

) Is 10 times or 6 times, the predetermined third decoding number (

) Is 15 times or 9 times, respectively. It can be seen that the performance increases as the number of first decoding, the number of second decoding, and the number of third decoding increase.

이상에서 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대해 설명하였으나, 다양한 형태로 변형이 가능하며, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 특허청구범위를 벗어남이 없이 다양한 변형예 및 수정예를 실시할 수 있을 것으로 이해된다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but many variations and modifications may be made without departing from the scope of the present invention. It will be understood that the invention may be practiced.

300: 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치
310: 신호 수신부
320: LDPC 복호부
330: 도수 분포 추정부300: Decodable frequency distribution estimator in cooperative iterative decoding
310:
320: LDPC decoding unit
330: Frequency distribution estimation unit

Claims (17)

복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드를 포함하는 신호 수신부와 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드를 포함하는 LDPC 복호부 상호간의 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포(Degree Distribution)를 추정하는 방법에 있어서,
상기 신호 수신부가, 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수에 기초하여 생성된 상호 정보량(Mutual Information)을 상기 복수의 관측 노드 및 상기 복수의 미들 노드 상호 간에 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제1 상호 정보량을 생성하는 단계;
상기 LDPC 복호부가, 상기 제1 상호 정보량에 기초하여 상기 복수의 변수 노드 및 상기 복수의 체크 노드 상호 간에 교환하는 상호 정보량을 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제2 상호 정보량을 생성하는 단계; 및
도수 분포 추정부가, 상기 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 상기 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계를 포함하되,
상기 도수 분포는,
도수 차수가

인 상기 특정 변수 노드에 연결된 엣지(edge)들의 비율(fraction)을 나타내는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 도수 차수가

인 특정 체크 노드에 연결된 엣지들의 비율을 나타내는 제2 도수 분포 파라미터(

)를 포함하는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.A method for estimating a decodable distribution in cooperative iterative decoding between a signal receiving unit including a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes, and an LDPC decoding unit including a plurality of variable nodes and a plurality of check nodes, ,
Wherein the signal receiver repeatedly exchanges Mutual Information generated based on a degree of a specific variable node between the plurality of observation nodes and the plurality of middle nodes by a predetermined first test number Generating a first mutual information amount;
The LDPC decoding unit repeatedly exchanges mutual information amounts exchanged between the plurality of variable nodes and the plurality of check nodes based on the first mutual information amount by a predetermined second test number to generate a second mutual information amount step; And
Wherein the frequency distribution estimating unit estimates a frequency distribution such that the second mutual information amount is a predetermined maximum value as the frequency distributable frequency distribution,
The above-
Frequency

A first frequency distribution parameter (&quot; 1 &quot;) representing a fraction of edges connected to the particular variable node

) And the degree order

And a second frequency distribution parameter (&lt; RTI ID = 0.0 &gt;

) &Lt; / RTI &gt; in a cooperative iterative decoding. 제1항에 있어서,
상기 제2 상호 정보량을 생성하는 단계 이후에,
상기 LDPC 복호부가, 상기 복수의 체크 노드가 상기 복수의 변수 노드에게 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량을 상기 신호 수신부에 전달하는 피드백 단계를 더 포함하며,
상기 제1 상호 정보량을 생성하는 단계는, 상기 체크-변수 상호 정보량을 더 이용하여 수행되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.The method according to claim 1,
After generating the second mutual information amount,
Wherein the LDPC decoding unit further includes a feedback step of transmitting a check-variable mutual information amount, which is a mutual information amount transmitted from the plurality of check nodes to the plurality of variable nodes, to the signal receiving unit,
Wherein the step of generating the first mutual information amount is performed by further using the check-variable mutual information amount. 제2항에 있어서,
상기 제1 상호 정보량을 생성하는 단계 및 상기 제2 상호 정보량을 생성하는 단계로 구성되는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지,
상기 피드백 단계가 반복 수행되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.3. The method of claim 2,
Generating the first mutual information amount, and generating the second mutual information amount, until the test cycle is repeated by a predetermined third test number,
Wherein the feedback step is repeatedly performed. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제1 상호 정보량을 생성하는 단계에서,
현재 시험 횟수

에서 상기 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 상기 복수의 관측 노드가 상기 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량(

)은,
제1 EXIT 함수(

), 상호 정보량 산출 함수(J()), 관측 노드의 전체 개수(2n_R), 이전 시험 횟수

에서 상기 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량(

), 평균 체크-변수 상호 정보량(

)에 기초하여 산출되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.The method according to claim 1,
In the step of generating the first mutual information amount,
Current test count

The degree of the specific variable node

To-middle mutual information amount which is a mutual information amount transmitted from the plurality of observation nodes to the plurality of middle nodes

)silver,
First EXIT function (

), The mutual information amount calculation function (J ()), the total number of observation nodes (2n _R )

(Degree) degree of the specific variable node

Observations on - Intermediate Mutual Information (

), Average check-variable mutual information amount (

) &Lt; / RTI &gt; in the cooperative iterative decoding. 제1항에 있어서,
상기 제1 상호 정보량을 생성하는 단계에서,
현재 시험 횟수

에서 상기 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 상기 복수의 관측 노드가 상기 복수의 미들 노드에게 전달하는 상호 정보량인 관측-미들 상호 정보량

은 아래 수학식 19에 기초하여 산출되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.
[수학식 19]

이때,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량,

는 제1 EXIT 함수, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 이전 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 관측-미들 상호 정보량,

는 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미함.The method according to claim 1,
In the step of generating the first mutual information amount,
Current test count

The degree of the specific variable node

To-middle mutual information amount, which is the mutual information amount transmitted from the plurality of observation nodes to the plurality of middle nodes,

Is calculated based on Equation (19) below. &Lt; EMI ID = 19.0 &gt;
&Quot; (19) &quot;

At this time,

Is the degree of the specific variable node,

The current number of tests,

Is the current number of tests

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - inter-mutual information,

Is a first EXIT function, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

Previous test count

(Degree) degree of a specific variable node in

Observations on - inter-mutual information,

Means the average check-variable mutual information amount. 제1항에 있어서,
상기 제2 상호 정보량을 생성하는 단계에서,
현재 시험 횟수

에서 상기 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 상기 복수의 변수 노드가 상기 복수의 체크 노드에게 전달하는 상호 정보량인 변수-체크 상호 정보량

은,
상호 정보량 산출 함수(J()), 관측 노드의 전체 개수(2n_R), 제1 상호 정보량(

), 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량(

)에 기초하여 산출되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.The method according to claim 1,
In the step of generating the second mutual information amount,
Current test count

The degree of the specific variable node

Check mutual information, which is the amount of mutual information that the plurality of variable nodes deliver to the plurality of check nodes,

silver,
Mutual information amount calculation function (J ()), the total number of observations node _(R 2n), a first mutual information (

), Previous test count

Average check - variable mutual information quantity (

) &Lt; / RTI &gt; in the cooperative iterative decoding. 제1항에 있어서,
상기 제2 상호 정보량을 생성하는 단계에서,
현재 시험 횟수

에서 상기 특정 변수 노드의 도수 차수

에 대해 상기 복수의 변수 노드가 상기 복수의 체크 노드에게 전달하는 상호 정보량인 변수-체크 상호 정보량

은 아래 수학식 20에 기초하여 산출되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.
[수학식 20]

이때,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 특정 변수 노드의 도수(degree) 차수

에 대한 변수-체크 상호 정보량, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량,

는 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미함.The method according to claim 1,
In the step of generating the second mutual information amount,
Current test count

The degree of the specific variable node

Check mutual information, which is the amount of mutual information that the plurality of variable nodes deliver to the plurality of check nodes,

Is calculated on the basis of Equation (20) below.
&Quot; (20) &quot;

At this time,

Is the degree of the specific variable node,

The current number of tests,

Is the current number of tests

(Degree) degree of a specific variable node in

, J () is a mutual information quantity calculation function, 2n _R is the total number of observation nodes,

The first mutual information amount,

Previous test count

Mean cross-volume information. 제1항에 있어서,
상기 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계에서,
상기 도수 분포 추정부는, 상기 복수의 변수 노드 각각의 도수 차수

및 상기 복수의 체크 노드 각각의 도수 차수

별로 상기 복수의 체크 노드가 상기 복수의 변수 노드에 전달한 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량의 평균인 평균 체크-변수 상호 정보량에 기초하여, 상기 복호 가능 도수 분포를 추정하는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.The method according to claim 1,
In the step of estimating with the decodable frequency distribution,
Wherein the frequency distribution estimating unit estimates the frequency distribution of each of the plurality of variable nodes

And a plurality of check nodes

Which is an average of check-variable mutual information quantities which are mutual information quantities which are transmitted to said plurality of variable nodes by said plurality of check nodes, Frequency distribution estimation method. 제9항에 있어서,
상기 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계에서,
상기 도수 분포 추정부는, 현재 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

이 이전 시험 횟수

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

보다 크도록 하는 도수 분포를 상기 복호 가능 도수 분포로 추정하는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.10. The method of claim 9,
In the step of estimating with the decodable frequency distribution,
The frequency distribution estimating unit estimates the current frequency

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

This previous test count

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

Wherein the frequency distributor is configured to estimate the frequency distribution to be larger than the frequency distribution. 제10항에 있어서,
상기 현재 시험 횟수인

에서의 평균 체크-변수 상호 정보량

은 아래 수학식 23에 기초하여 산출되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.
[수학식 23]

이때,

는 현재 시험 횟수,

는 현재 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량,

는 특정 체크 노드의 도수 차수,

는 체크 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제2 도수 분포 파라미터,

는 제2 EXIT 함수,

는 특정 변수 노드의 도수 차수,

는 변수 노드의 도수 차수의 최대값,

는 제1 도수 분포 파라미터, J()는 상호 정보량 산출 함수, 2n_R은 관측 노드의 전체 개수,

는 제1 상호 정보량,

는 이전 시험 횟수

에서 평균 체크-변수 상호 정보량을 의미함.11. The method of claim 10,
The current number of tests

Average Checking - Variable Mutual Information Quantity

Is calculated based on Equation (23) below. &Lt; EMI ID = 23.0 &gt;
&Quot; (23) &quot;

At this time,

The current number of tests,

Is the current number of tests

Average check - variable mutual information,

The degree of certain check nodes,

Is the maximum value of the degree of the check node,

Is a second frequency distribution parameter,

The second EXIT function,

Is the degree of the specific variable node,

Is the maximum value of the degree of the variable node,

(2) is a first frequency distribution parameter, J () is a mutual information amount calculating function, 2n _R is the total number of observation nodes,

The first mutual information amount,

Previous test count

Mean cross-volume information. 제1항에 있어서,
상기 제1 상호 정보량을 생성하는 단계 이후에,
상기 신호 수신부가, 상기 제1 상호 정보량에 기초하여 제3 상호 정보량을 산출하고, 상기 제3 상호 정보량을 상기 LDPC 복호부에 전달하는 단계를 더 포함하며,
상기 복호 가능 도수 분포로 추정하는 단계는, 상기 제3 상호 정보량을 이용하여 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)에 기초하여 수행되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.The method according to claim 1,
After the step of generating the first mutual information amount,
Further comprising the step of the signal receiving section calculating a third mutual information amount based on the first mutual information amount and transmitting the third mutual information amount to the LDPC decoding section,
Wherein the step of estimating with the decodable frequency distribution is performed based on a three dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated using the third mutual information amount. 제1항에 있어서,
상기 LDPC 복호부가 이진(binary) LDPC 부호를 복호하는 경우,
상기 미리 설정된 최대값은 1인, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 방법.The method according to claim 1,
When the LDPC decoding unit decodes a binary LDPC code,
Wherein the predetermined maximum value is 1, and the decodable frequency distribution estimation method in the cooperative iterative decoding. 복수의 관측 노드 및 복수의 미들 노드를 포함하는 신호 수신부와 복수의 변수 노드 및 복수의 체크 노드를 포함하는 LDPC 복호부 상호간의 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포(Degree Distribution)를 추정하는 장치에 있어서,
특정 변수 노드의 도수(degree) 차수에 기초하여 생성된 상호 정보량(Mutual Information)을 상기 복수의 관측 노드 및 상기 복수의 미들 노드 상호 간에 기설정된 제1시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제1 상호 정보량을 생성하는 신호 수신부;
상기 제1 상호 정보량에 기초하여 상기 복수의 변수 노드 및 상기 복수의 체크 노드 상호 간에 교환하는 상호 정보량을 기설정된 제2시험 횟수만큼 반복 교환하여 업데이트함으로써 제2 상호 정보량을 생성하는 LDPC 복호부; 및
상기 제2 상호 정보량이 미리 설정된 최대값이 되도록 하는 도수 분포를 상기 복호 가능 도수 분포로 추정하는 도수 분포 추정부를 포함하되,
상기 도수 분포는,
도수 차수가

인 상기 특정 변수 노드에 연결된 엣지(edge)들의 비율(fraction)을 나타내는 제1 도수 분포 파라미터(

) 및 도수 차수가

인 특정 체크 노드에 연결된 엣지들의 비율을 나타내는 제2 도수 분포 파라미터(

)를 포함하는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치.An apparatus for estimating a decodable distribution in cooperative iterative decoding between a signal receiving unit including a plurality of observation nodes and a plurality of middle nodes, and an LDPC decoding unit including a plurality of variable nodes and a plurality of check nodes, ,
Mutual information generated based on a degree degree of a specific variable node is repeatedly exchanged between the plurality of observation nodes and the plurality of middle nodes for a predetermined first test number to thereby obtain a first mutual information amount A signal receiving unit for generating a signal;
An LDPC decoding unit for generating a second mutual information amount by repeatedly exchanging mutual information amounts exchanged between the plurality of variable nodes and the plurality of check nodes based on the first mutual information amount by a predetermined second test number; And
And a frequency distribution estimating unit that estimates a frequency distribution such that the second mutual information amount is a predetermined maximum value as the frequency distributable frequency distribution,
The above-
Frequency

A first frequency distribution parameter (&quot; 1 &quot;) representing a fraction of edges connected to the particular variable node

) And the degree order

And a second frequency distribution parameter (&lt; RTI ID = 0.0 &gt;

And a decoding unit operable to decode the decoded frequency distribution. 제14항에 있어서,
상기 LDPC 복호부가, 제2 상호 정보량을 생성한 이후에,
상기 LDPC 복호부가, 상기 복수의 체크 노드가 상기 복수의 변수 노드에게 전달하는 상호 정보량인 체크-변수 상호 정보량을 상기 신호 수신부에 전달하여 피드백하고,
상기 신호 수신부는, 상기 체크-변수 상호 정보량을 더 이용하여 상기 제1 상호 정보량을 생성하는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치.15. The method of claim 14,
After the LDPC decoding unit generates the second mutual information amount,
Wherein the LDPC decoding unit transmits the check-variable mutual information amount, which is a mutual information amount transmitted from the plurality of check nodes to the plurality of variable nodes, to the signal receiving unit,
Wherein the signal receiving unit generates the first mutual information amount by further using the check-variable mutual information amount. 제15항에 있어서,
상기 신호 수신부가 제1 상호 정보량을 생성하고, 상기 LDPC 복호부가 상기 제2 상호 정보량을 생성하는 시험 사이클이 기설정된 제3시험 횟수만큼 순차적으로 반복될 때까지,
상기 LDPC 복호부는, 상기 체크-변수 상호 정보량을 상기 신호 수신부에 반복 전달하여 피드백하는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치.16. The method of claim 15,
The LDPC decoding unit generates the first mutual information amount and the LDPC decoding unit generates the second mutual information amount until the signal receiving unit sequentially repeats the predetermined number of third test times,
Wherein the LDPC decoding unit repeatedly transmits the check-variable mutual information amount to the signal receiving unit to feed back the check-variable mutual information amount to the signal receiving unit. 제14항에 있어서,
상기 신호 수신부가 상기 제1 상호 정보량을 생성한 이후에,
상기 신호 수신부가, 상기 제1 상호 정보량에 기초하여 제3 상호 정보량을 산출하고, 상기 제3 상호 정보량을 상기 LDPC 복호부에 전달하고,
상기 복호 가능 도수 분포는, 상기 제3 상호 정보량을 이용하여 생성된 3차원 EXIT 차트(Extrinsic Information Transfer chart)에 기초하여 추정되는, 협력 반복 복호에서 복호 가능 도수 분포 추정 장치.15. The method of claim 14,
After the signal receiver generates the first mutual information amount,
The signal receiving section calculates a third mutual information amount based on the first mutual information amount, transfers the third mutual information amount to the LDPC decoding section,
Wherein the decodable frequency distribution is estimated based on a three-dimensional EXIT chart (Extrinsic Information Transfer chart) generated using the third mutual information amount.

Images