KR102239746B1 - 전방 후방 평활 디코딩 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 출원은 OvXDM시스템에 적용하는 디코딩 방법, 장치 및 시스템을 공개하여 전방 과정과 후방 과정을 통해 부호에 대응한 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 각기 계산하고 전방 입자 중요성 가중과 후방 입자 중요성 가중을 결합하여 선별을 진행함으로써 최종 디코딩 서열을 출력하였다. 이 과정에서 입자간의 상호 정보를 충분히 이용하여 OvXDM시스템의 디코딩을 실현함으로써 디코딩 서열이 진실값에 더욱 가깝게 하고 또 중첩 횟수의 증가와 더불어 비교적 전통적인 디코딩 방법에 비해 디코딩 복잡도를 낮추고 디코딩 효율과 시스템 성능을 제고하였다.

Description

전방 후방 평활 디코딩 방법, 장치 및 시스템

본 발명은 디코딩 분야에 관한 것으로, 더 자세하게는 전방 후방 평활 디코딩 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.

중첩 다중 시스템 OvXDM 시스템에 있어서, 전통적인 디코딩에서는 격상도(Trellis)중의 노드를 끊임없이 방문해야 하고 또 매개 노드에 2개의 기억장치를 설치하여 하나는 해당 노드까지 가는 상대 최적 경로를 저장하는데 사용하고 하나는 해당 노드까지 가는 상대 최적 경로에 대응하는 측도를 저장하는데 사용한다.

OvTDM 시스템을 예로 하면, 디코딩 과정 중 격상도중의 매개 노드에 대해 확장을 진행해야 하므로 노드수는 디코딩의 복잡도를 결정하였다. 중첩 횟수가 K이고 변조 차원이 M인 시스템(M은 2보다 크거나 같은 정수임)에 있어서 그에 대응하는 격상도중 안정상태의 노드수는 MK-1이다. 때문에 디코딩 복잡도는 중첩 횟수 K와 함께 지수가 증가한다. OvTDM 시스템에서 시스템의 주파수 스펙트럼 효율이 2K/부호이므로 중첩 횟수 K가 클수록 주파수 스펙트럼 효율이 더 높다. 때문에 한면으로는 주파수 스펙트럼 효율을 제고하는 요구에 의해 중첩 횟수 K가 크면 클수록 좋으나 또 한면으로는 디코딩 복잡도를 낮추는데 대한 요구에 의해 중첩 횟수 K가 작으면 작을수록 좋다. 특히 중첩횟수 K가 일정한 값까지 증가했을 때, 예를들면 K가 8보다 크면 디코딩 복잡도는 급격하게 증가되어 기존의 디코딩 방법으로 실시간 디코딩 요구를 만족할 수 없고 주파수 스펙트럼 효율과 디코딩 복잡도, 디코딩 효율은 모순된 수요를 형성하였다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 입자간의 상호 정보를 충분히 이용하여 OvXDM시스템의 디코딩을 실현함으로써 디코딩 서열이 진실값에 더욱 가깝게 하고 또 중첩 횟수의 증가와 더불어 비교적 전통적인 디코딩 방법에 비해 디코딩 복잡도를 낮추고 디코딩 효율과 시스템 성능을 제고하는 전방 후방 평활 디코딩 방법, 장치 및 시스템을 제공함에 있다.

본 출원의 첫 번째 측면에 근거하여 본 출원은 OvXDM시스템에 적용하는 일종의 전방 후방 평활 디코딩 방법을 제공하였다. 이에는 다음 절차가 포함된다.

전방 평활절차는 예측서열 중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자 집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 전방 평활 과정의 입자 중요성 가중을 얻는다.

후방 평활절차는 예측서열 중 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 전방 평활절차에서 얻은 입자 중요성 가중을 참조하여 매개 부호에 대응하는 입자 집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 후방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는다.

출력 절차는 매개 부호에 대응하는 입자 집중 후방 평활과정의 입자 중요성 가중 최대 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력한다.

본 출원의 두 번째 측면에 근거하여 본 출원은 OvXDM시스템에 적용하는 일종의 전방 후방 평활 디코딩 장치를 제공하였다.

이에는 예측서열 중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자 집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 전방 평활 과정의 입자 중요성 가중을 얻는데 사용하는 전방 평활유닛, 예측서열 중 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 전방 평활절차에서 얻은 입자 중요성 가중을 참조하여 매개 부호에 대응하는 입자 집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 후방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는데 사용하는 후방 평활유닛 및 매개 부호에 대응하는 입자 집중 후방 평활과정의 입자 중요성 가중 최대 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력하는데 사용하는 출력유닛이 포함된다.

본 출원의 세 번째 측면에 근거하여 본 출원은 OvXDM시스템을 제공하였다.

이에는 OvXDM시스템에 적용하는 상기 전방 후방 평활 디코딩 장치가 포함되며, 그 중 OvXDM시스템은 OvTDM시스템, OvFDM시스템, OvCDM시스템, OvSDM시스템 또는 OvHDM시스템이다.

위에서 실시한 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 방법, 장치 및 OvXDM시스템에 근거하여 통계 사상을 디코딩 과정에 도입하여 전방 평활과 후방 평활 두 개 과정을 거쳐 입자간의 상호 정보를 충분히 이용하여 OvXDM시스템의 디코딩을 실현함으로써 디코딩 서열이 진실값에 더욱 가깝게 하고 또 중첩 횟수의 증가와 더불어 비교적 전통적인 디코딩 방법에 비해 디코딩 복잡도를 낮추고 디코딩 효율과 시스템 성능을 제고하였다.

도 1은 전통 OvTDM시스템의 발사단말의 구조 안내도이다.
도 2는 OvTDM시스템이 입력부호에 대해 중첩 다중 코딩을 진행하는 평행사변형 규칙 안내도이다.
도 3a 및 도 3b는 각기 전통 OvTDM 접수단말의 전처리 유닛, 서열 검측 유닛이다.
도 4는 시스템 중첩 다중 횟수 K=3일때 시스템 입력-출력 부호 나무도이다.
도 5는 도4에 상응한 시스템의 노드상태 전이도이다.
도 6은 도4 또는 도5에 상응한 시스템의 격상(Trellis)도이다.
도 7은 본 출원의 한가지 실시례중 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 방법의 흐름 안내도이다.
도 8은 OvXDM시스템 등효 돌림형 코딩 모형도이다.
도 9는 본 출원의 한가지 실시례중 전방 평활절차의 흐름 안내도이다.
도 10은 본 출원의 한가지 실시례중 리샘플링 절차의 안내도이다.
도 11은 본 출원의 한가지 실시례중 후방 평활절차의 흐름 안내도이다.
도 12는 본 출원의 한가지 실시례중 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 장치의 구조 안내도이다.
도 13은 본출원의 한가지 실시례중 전방 평활유닛의 구조 안내도이다.
도 14는 본 출원의 한가지 실시례중 후방 평활유닛의 구조 안내도이다.
도 15는 본 출원의 또 다른 실시례중 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 디코딩 방법의 흐름 안내도이다.
도 16은 본 출원의 또 다른 실시례중 전방 절차의 흐름 안내도이다.
도 17은 본 출원의 또 다른 실시례중 디코딩 장치의 구조 안내도이다.
도 18은 본 출원의 또 다른 실시례중 전방 유닛의 구조 안내도이다.
도 19는 본 출원의 또 다른 실시례중 후방 유닛의 구조 안내도이다.

아래 구체적인 실시방식을 통해 도면과 결합하여 본 출원에 대해 진일보 자세한 설명을 진행하고자 한다.

본 발명의 실시례는 전방 절차와 후방 절차를 적용하였고 후속적인 실시례 중에서 전방 절차에는 전방 평활절차 또는 전방 여파절차가 포함될 수 있고, 후방 절차에는 후방 평활절차 또는 후방 여파절차가 포함될 수 있다.

본 출원은 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 방법, 장치 및 OvXDM시스템을 제공하였다. 그 중, OvXDM시스템은 OvTDM(Overlapped Time Division Multiplexing)시스템, OvFDM(Overlapped Frequency Division Multiplexing)시스템, OvCDM(Overlapped Code Division Multiplexing)시스템, OvSDM(Overlapped Space Division Multiplexing)시스템 또는 OvHDM(Overlapped Hybrid Division Multiplexing)시스템이다.

OvTDM시스템을 예로 하여 시스템의 접수 발송 단말을 간단하게 설명한다.

도 1은 OvTDM 발송단말의 발송과정으로, 구체적인 절차는 다음과 같다.

(1) 우선 발송신호를 생성하는 엔빌로우프 파형 h(t)를 설계한다.

(2) (1)에 설계한 엔빌로우프 파형 h(t)를 특정시간 이동을 거친 후 기타 각 시간 발송신호 엔빌로우프 파형

를 형성한다.

(3) 발송하고자 하는 부호

와 (2)에서 생성한 상응시간의 엔빌로우프 파형

를 곱하여 각 시간의 발송대기 신호 파형

를 얻는다.

(4) (3)에서 형성된 각 발송대기 파형을

중첩하여 발사신호 파형을 형성한다. 발송한 신호는

로 표시할 수 있다.

그 중, 중첩 다중 방법은 도 2의 평행 사변형 규칙을 따른다.

발송단말은 코딩 변조후의 신호를 안테나를 통해 발사하며, 신호는 무선채널중에서 전송되고, 접수단말은 접수신호에 대해 매칭 여파를 진행한 후 다시 신호에 대해 샘플링, 디코딩을 진행하여 최종적으로 출력 비트 스트림을 판결한다.

도 3은 OvTDM 접수단말의 접수과정이다. 그 중, 도 3a는 OvTDM 접수단말의 전처리 유닛이고, 도 3b는 OvTDM 접수단말의 서열 검측유닛이다. 구체적인 절차는 다음과 같다.

(5) 우선 접수신호에 대해 반송파 동시화, 프레임 동시화, 부호시간 동시화 등을 포함한 동시화를 진행한다.

(6) 샘플링 정리에 근거하여 매 프레임내의 접수신호에 대해 디지털화 처리를 진행한다.

(7) 접수한 파형에 대해 파형 발송시간 간격에 따라 절단한다.

(8) 일정한 디코딩 계산법에 따라, 절단후의 파형에 대해 디코딩을 진행한다. 예를 들면 비터비 디코딩으로 디코딩을 진행한다.

그 중, 디코딩 과정은 도 4 내지 도 6을 참조한다. 도 4는 중첩 다중 횟수 K=3일때 시스템 입력-출력 부호 나무도이고, 도 5는 시스템에 상응하는 노드 상태 전이도이며, 도 6은 시스템의 격상(Trellis)도이다.

상기와 같이 전통적인 디코딩 방법(예하면 비터비 디코딩)은 중첩 횟수의 증가와 더불어 디코딩 복잡도가 급격하게 증가되며 하드웨어 정밀도에 대한 요구가 비교적 높아 시스템 성능을 하락시켰다. 이 문제를 해결하기 위해 발명인원은 연구와 실천을 통해 통계 사상을 디코딩 과정에 도입하여 전방 평활과 후방 평활 두개 과정을 거쳐 입자간의 상호 정보를 충분히 이용하여 OvXDM시스템의 디코딩을 실현함으로써 디코딩 서열이 진실값에 더욱 가깝게 하고 또 중첩 횟수의 증가와 더불어 비교적 전통적인 디코딩 방법에 비해 디코딩 복잡도를 낮추고 디코딩 효율과 시스템 성능을 제고하였다. 아래 본 출원의 발명구상과 원리에 대해 설명을 진행한다.

본 실시례 중의 디코딩 과정에는 주로 전방 평활과정과 후방 평활과정이 포함된다.

전방 평활과정의 원리는 몬테카를로 방법(Monte Carlo methods)의 원리와 동일하다. 몬테카를로 방법은 통계학에 응용하는 확률 통계이론을 지도로 한 매우 중요한 수치 계산방법으로, 그의 기본사상은 해답을 구하고자 하는 문제가 모종 랜덤 사건이 나타날 수 있는 확률이거나 또는 모 랜덤 변량의 기대값일 경우, 모종 "실험" 방법을 통해 해당 사건이 발생하는 주파수로 해당 랜덤 사건을 예측하는 확률, 또는 해당 랜덤 변량을 얻는 일부 숫자 특징이며 이를 문제의 해답으로 한다. 통계학에서는 이를 몬테카를로 방법이라 부르며 대응한 공정에서는 입자 여파(PF, Particle Filter)라 부른다. 입자 여파의 사상은 몬테카를로 방법을 기반으로 하여 입자집을 이용하여 확률을 표시한다. 어떠한 형식의 상태 공간 모형에 사용할 수 있고 관측량과 제어량을 기반으로 한 사후확률 분포를 비교적 정확하게 표현할 수 있다. 입자 여파의 핵심사상은 사후확률에서 추출한 랜덤 상태 입자를 통해 분포를 표현하는 일종의 순서 중요성 샘플링법(Sequential Importance Sampling)이다. 때문에 입자 여파는 상태공간에서 전파하는 랜덤 샘플을 찾는 것을 통해 확률 밀도 함수를 근사하게 표시하고 샘플 평균값으로 적분 연산을 대체함으로써 시스템 상태의 최소 분산 예측 과정을 획득한다. 상기 샘플들은 형상적으로 "입자"라 불리며 입자 여파라 부른다. 샘플 수량이 무궁하게 많을 때 어떠한 형식의 확률 밀도 분포에 가까울 수 있다.

후방 평활과정은 전방 평활과정 후에 있으며 전방 평활에서 예측해낸 서열 및 대응한 입자 가중에 근거하여 후방전의 순서에 따라 예측해낸 입자에 대해 또다시 평활처리를 진행함으로써 더욱 진실한 예측서열을 얻는다.

때문에 종합해 볼 때 전방 후방 평활(FBS, Forward-Backward Smoothing)과정은 아래 관계식을 기반으로 하였다.

;

그 중,

와

은 각기 t시간의 여파 밀도와 전방 예측밀도이다. 위의 공식에 근거하여

로부터 시작하여

부터

까지를 반복 획득한다. 상기 반복 교체를 거쳐 변두리의 평활 분포는 근사하게 가중 입자 클라우드로 묘사할 수 있다. 전방 입자 여파기는

로 표시할 수 있고, 후방 평활 분포는

로 표시할 수 있으며, 평활 가중은 아래 공식에서 반복 교체하여 계산하였다.

;

그 중,

.

상기는 전방 평활과정과 후방 평활과정의 원리 설명이며, 아래에 전방 평활과정과 후방 평활과정에 대해 구체적인 설명을 진행한다.

1. 전방 평활과정:

(1)입자집

구조, 그 중,

.

(2)입자집중 매개 입자의 중요성 가중

를 계산. 그 중,

, 또한

는

을 만족한다.

(3)입자집이 일정한 조건을 만족할 때 그에 대해 리샘플링

를 진행하여 새로운 입자집을 얻는다.

상기 전방 평활과정에서 t

1, i의 값은 1 ~ Ns를 선정한다. 상기 반복 교체 연산을 거쳐 최종적으로 진실 서열과 가장 가까운 입자분포를 찾는다.

2. 후방 평활과정:

상기와 같이 후방 평활은 전방 평활의 기초에서 전방 평활이 예측해낸 서열 및 그 대응 입자 가중에 근거하여 후방전의 순서에 따라 예측해낸 입자에 대해 재차 평활처리를 진행함으로써 더욱 진실한 예측서열을 얻는다.

(4)FBS 초기화

설정;

,

.

(5)현재 부호와 다음 부호의 확률 밀도

계산.

(6)정규화 인자

계산. 그 중,

는 전방 평활과정 중 계산하여 얻는다.

(7)후방 평활과정 중

계산. 구체적으로 공식

에 근거하여 후방 평활과정 중 매개 입자의 가중을 계산한다.

(8)일정한 규칙에 근거하여 가장 근접한 입자를 선택하여 현재 부호의 예측값으로 한다. 예를 들면 가중이 가장 큰 입자를 찾아 예측값으로 한다.

(9)상기 절차 (5)~(8)을 반복하여 모든 부호의 예측값을 계산 완료하면 후방 평활과정이 끝난다. 각 부호의 예측값으로 구성된 서열은 최종 디코딩 서열이다.

상기 내용은 본 출원의 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 방법, 장치 및 OvXDM시스템의 구상 및 원리이며, 아래 본 출원에 대해 자세한 설명을 진행한다.

한 개 실시례 중에서 도 7을 참조 시, 본 출원이 공개한 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 방법에는 전방 평활절차 S100, 후방 평활절차 S300과 출력 절차 S500이 포함된다. 그 중 OvXDM시스템은 OvTDM시스템, OvFDM시스템, OvCDM시스템, OvSDM시스템 또는 OvHDM시스템일 수 있다. 도 8은 OvXDM시스템 등효 돌림형 코딩 모형도이다.

전방 평활절차 S100: 한 개 예측서열 중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자집의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 전방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는다. 구체적으로 도 9를 참조하며, 전방 평활절차 S100에는 절차 S101 ~ S109가 포함된다.

절차 S101: 예측서열 X 초기화. 이는 전방 평활과정에 있으므로 예측서열 X를 전방 평활 예측서열 Xf라 부르고 그의 서열길이는 디코딩 대기 서열 길이와 동일하다. 예를 들면 OvXDM시스템 접수단말로 하여금 길이가 N인 부호서열 y를 접수하게 하고, 본 부호서열 y는 디코딩 대기 서열이며, 그의 중첩횟수는 K이고 직사각형 파형을 다중 파형으로 한다. 매개 부호의 입자수가 Ns일 경우, 매개 입자는 한 개의 중요성 가중값에 대응한다. 즉, 전방 평활 예측서열 Xf의 크기는

이고, 각 입자에 대응하는 중요성 가중값의 집합 Wf의 크기는

이다.

절차 S103: 전방 평활 예측서열 Xf중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 현재 부호에 대해 한 개의 입자집을 생성한다. 예를 들면 위에서 말한 바와 같이 매개 부호에 대응하는 입자집중 입자 개수는 Ns이다. 예를 들면 OvXDM시스템중에서 이원 데이터 스트림{+1，-1}을 예로 할 때, 매개 부호가 취할 수 있는 값은 +1 또는 -1 두 가지일 뿐이다. 때문에 매개 부호에 대응하는 입자집에는 2개 입자가 포함되고 값은 각기 +1과 -1을 취한다. 현재 부호에 대해 입자집을 생성하는 방법은 아주 많은 바, 생성한 입자집의 분포가 이론분포에 가깝기만 하면 된다.

절차 S105: 현재 부호에 대해 입자집을 생성한 후 현재 부호 매개 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산하고 매개 입자의 중요성 가중을 계산한다. 한 개 실시례 중에서 현재 부호에 대응하는 입자집중 매개 입자의 중요성 가중은 아래 공식에 따라 계산한다.

;

그 중,

는 입자의 중요성 가중이고 N은 디코딩 대기 서열 길이이며, Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자수이고,

는 입자의 중요성 확률 밀도이다.

는 사실 입자의 정규화 중요성 가중임을 보아낼 수 있다.

한 개 실시례 중에서 i>1일때, 즉 현재 부호가 제2부호 또는 그 후의 부호일 경우, 현재 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산시 그전 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 참조할 수 있다.

설명해야 할 점은, OvXDM시스템중에서 접수부호서열 y는 OvXDM 코딩을 거쳤기 때문에 예측부호

에 대해서도 OvXDM 코딩을 진행한 후 중요성 확률 밀도를 계산해야 한다.

현재 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 계산한 후 절차 S107을 진행한다.

절차 S107: 현재 부호에 대응하는 입자집이 사전 설정된 입자 퇴화조건을 만족하는지를 판단하여, 만족하지 못할 경우 다음 부호를 진행한다. 즉 다음 부호는 절차 S103부터 진행한다. 만족할 경우에는 절차 S109를 진행한다. 본 절차 S107은 현재 부호에 대응하는 입자집중 입자의 퇴화현상 현저여부를 판단하는데 사용한다. 예하면 부호에 대응하는 입자집의 유효 입자 용량

이 모 역치보다 작을 경우, 해당 부호에 대응하는 입자집은 리샘플링을 진행해야 하는 걸로 설정할 수 있다. 설명해야 할 점은, 상기 사전설정 입자 퇴화조건을 만족하지 못함이라 함은 현재 부호에 대응하는 입자집 퇴화현상이 엄중하지 않음을 가리키고, 사전설정 입자 퇴화조건을 만족하는 것이라 함은 현재 부호에 대응하는 입자 퇴화현상이 엄중하여 리샘플링이 필요하다는 것을 가리킨다.

절차 S109: 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행한다. 리샘플링은 가중이 낮은 입자를 도태하기 위해 가중이 높은 입자에 집중함으로써 퇴화를 억제하는 현상이다. 리샘플링 방법은 여러가지가 있는데 이에는 중요성 리샘플링, 잔차 리샘플링, 분층 리샘플링과 최적화 조합 리샘플링 등이 포함되며, 기본 사고방향은 가중이 큰 입자를 복제하고 가중이 작은 입자를 도태시키며, 리샘플링을 통해 새로운 입자집을 생성하는 것이다. 리샘플링 안내도는 도 10과 같다.

또한 절차 S103에서 언급한 "전방 평활 예측서열 Xf중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지"를 구체적으로 실현할 때 첫 번째 부호서부터 절차 S101을 진행할 수 있으며, 절차 S107에서의 판단결과가 불만족 및 절차 S109후에 모두 판단을 진행하여 마지막 부호에 도달하였는지를 판단한다. 도달하였을 경우 전방 평활절차 S100이 끝나고 그러지 않을 경우 다음 부호의 처리를 진행한다. 즉, 다음 부호는 또 절차 S103에서 시작하여 도 9의 절차에 따라 각 절차를 진행한다.

전방 평활절차 S100, 즉 절차 S101 ~ S109를 통해 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 각 부호는 모두 대응한 입자집이 있으며 각 입자집중의 매개 입자는 모두 중요성 가중을 갖고 있다.

후방 평활절차 S300: 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 전방 평활절차 S100중에서 얻은 입자 중요성 가중을 참조하고 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 후방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는다. 한 개 실시례 중에서 도 11을 참조 시, 후방 평활절차 S300에는 절차 S301 ~ S305가 포함된다.

절차 S301: 전방 평활절차 S100이 계산한 결과에 근거하여 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 해당 부호의 예측값으로 하고 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 전방 평활과정의 입자 중요성 가중을 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 대응 각 입자의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중으로 한다. 한 개 실시례 중에서는 별도의 후방 평활서열 Xb를 설정할 수 있고, 그 길이는 N이며, 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 후방 평활서열 Xb 마지막 부호의 예측값으로 하여

으로 표시할 수 있다. 또한 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 후방 평활서열 Xb의 중요성 가중 Wb에 부여하며

으로 표시할 수 있다.

절차 S303: 예측서열 X 역수 두 번째 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 현재 부호와 다음 부호간의 확률 밀도

를 계산한다. 설명해야 할 점은, 전방 평활과정에서 예측해낸 서열은 코딩을 거치지 않았기 때문에 현재 시간 부호와 다음 시간 부호에 대해 각기 다중 파형과 K중 OvXDM 코딩을 거친 후 확률 밀도를 계산해야 한다. 본 사례는 멀티 차원 정태 분포(Multivariate normal probability density function，mvnpdf) 확률 밀도를 적용하였다.

절차 S305: 절차 S303에서 계산하여 얻은 확률밀도, 다음 부호의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중, 현재 부호의 전방 평활과정의 입자 중요성 가중에 근거하여 현재 부호의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는다. 한 개 실시례 중에서 우선 정규화 인자

를 계산할 수 있으며, 그 중

는 전방 평활절차 S100이 계산하여 얻은 결과이다. 한 개 실시례 중에서 다음 공식을 통해 현재 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 계산한다.

;

Ns는 입자수를 표시하고 I, j는 입자 색인을 표시하여 1 ~ Ns의 값을 취하며,

는 t시간의 부호 중 제k개 입자를 표시한다.

그 중,

는 현재 부호의 전방 평활과정의 입자 중요성 가중이고,

는 현재 부호와 다음 부호간의 확률 밀도이며,

은 현재 부호의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중이다.

물론, 절차 S303중에서 언급한 "예측서열 X 역수 두 번째 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지"는 위의 절차 S103이 언급한 "전방 평활 예측서열 Xf중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지"의 실현과 유사할 수 있으므로 더 이상 설명하지 않는다.

절차 S500: 매개 부호에 대응하는 입자집중 후방 평활과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력한다. 다시 말하자면 예측서열 X중 매개 부호에 대응하는 입자집중 후방 평활과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력한다.

상기 내용은 본 출원이 공개한 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 방법의 흐름이며, 상응하게 본 출원은 또 일종의 OvXDM시스템을 공개하였다. 본 OvXDM시스템은 OvTDM시스템, OvFDM시스템, OvCDM시스템, OvSDM시스템 또는 OvHDM시스템일수 있으며 그 중에는 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 장치가 포함된다. 도 12를 참조 시, OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 장치에는 전방 평활유닛 100, 후방 평활유닛 300과 출력유닛 500이 포함된다.

전방 평활유닛 100은 한 개 예측서열 중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 전방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 도 13을 참조 시, 전방 평활유닛100에는 초기화 유닛 101, 입자집 생성유닛 103, 중요성 확률 밀도 계산유닛 105, 중요성 가중 계산유닛 107, 판단유닛 109와 리샘플링 유닛 111이 포함된다.

초기화 유닛 101은 예측서열 X를 초기화 하는데 사용된다. 그 중, 예측서열 X의 길이는 디코딩 대기 서열길이와 동일하다. 이는 전방 평활과정 중에 있으므로 예측서열 X를 전방 평활 예측서열 Xf라고 부르고 서열길이는 디코딩 대기 서열길이와 동일하다. 예하면 OvXDM시스템 접수단말로 하여금 길이가 N인 부호서열 y를 접수하게 하고, 본 부호서열 y는 디코딩 대기 서열이며, 그의 중첩횟수는 K이고 직사각형 파형을 다중 파형으로 한다. 매개 부호의 입자수가 Ns일 경우, 매개 입자는 한 개의 중요성 가중값에 대응한다. 즉, 전방 평활 예측서열 Xf의 크기는

이고, 각 입자에 대응하는 중요성 가중값의 집합 Wf의 크기는

이다.

입자집 생성유닛 103은 예측서열 X중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 현재 부호에 대해 한 개의 입자집을 생성하는데 사용된다. 위에서 말한 바와 같이 매개 부호에 대응하는 입자집중 입자 개수는 Ns이다. 예를 들면 OvXDM시스템중에서 이원 데이터 스트림{+1，-1}을 예로 할 때, 매개 부호가 취할 수 있는 값은 +1 또는 -1 두 가지일 뿐이다. 때문에 매개 부호에 대응하는 입자집에는 2개 입자가 포함되고 값은 각기 +1과 -1을 취한다. 현재 부호에 대해 입자집을 생성하는 방법은 아주 많은 바, 생성한 입자집의 분포가 이론분포에 가깝기만 하면 된다.

중요성 확률 밀도 계산유닛 105는 현재 부호에 대해 입자집을 생성한 후 현재 부호의 매개 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 i>1일때, 즉 현재 부호가 제2부호 또는 그 후의 부호일 경우, 현재 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산시 그전 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 참조할 수 있다. 설명해야 할 점은, OvXDM시스템중에서 접수부호서열 y는 OvXDM 코딩을 거쳤기 때문에 예측부호

에 대해서도 OvXDM 코딩을 진행한 후 중요성 확률 밀도를 계산해야 한다.

중요성 가중 계산유닛 107은 중요성 확률 밀도에 근거하여 매개 입자의 중요성 가중을 계산하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 중요성 가중 계산유닛 107이 현재 부호에 대응하는 입자집중 매개 입자의 중요성 가중을 계산시에는 아래 공식에 따라 계산한다.

;

그 중,

는 입자의 중요성 가중이고 N은 디코딩 대기 서열 길이이며, Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자수이고,

는 입자의 중요성 확률 밀도이다.

는 사실 입자의 정규화 중요성 가중임을 보아낼 수 있다.

판단유닛 109는 현재 부호에 대응하는 입자집이 사전설정된 입자 퇴화조건을 만족하는지를 판단하여, 만족하지 못할 경우 입자집 생성유닛 103에게 통지하여 다음 부호에 대해 입자집을 생성하는데 사용된다. 본 판단유닛 109는 현재 부호에 대응하는 입자집중 입자의 퇴화현상 현저여부를 판단하는데 사용한다. 예를 들면 부호에 대응하는 입자집의 유효 입자 용량

이 모 역치보다 작을 경우, 해당 부호에 대응하는 입자집은 리샘플링을 진행해야 하는 걸로 설정할 수 있다.

리샘플링 유닛 111은 판단유닛 109의 결과가 만족할 경우 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행하는데 사용된다. 리샘플링 유닛 111이 리샘플링을 진행하는 것은 가중이 낮은 입자를 도태하기 위해 가중이 높은 입자에 집중함으로써 퇴화를 억제하는 현상이다. 리샘플링 방법은 여러가지가 있는데 이에는 중요성 리샘플링, 잔차 리샘플링, 분층 리샘플링과 최적화 조합 리샘플링 등이 포함되며, 기본 사고방향은 가중이 큰 입자를 복제하고 가중이 작은 입자를 탈락하며, 리샘플링을 통해 새로운 입자집을 생성하는 것이다. 리샘플링 안내도는 도 10과 같다. 리샘플링 유닛 111은 현재 부호의 입자에 대해 리샘플링을 진행한 후 입자집 생성유닛 103에 통지하여 다음 부호에 대해 입자집을 생성한다.

후방 평활유닛 300은 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 전방 평활유닛 100중에 얻은 입자 중요성 가중을 참조하고 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 후방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 도14를 참조 시, 후방 평활유닛 300에는 설정유닛 301, 확률 밀도 계산유닛 303과 중요성 가중 재계산 유닛 305가 포함된다.

설정유닛 301은 전방 평활유닛 100이 계산한 결과에 근거하여 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 해당 부호의 예측값으로 하고 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 전방 평활과정의 입자 중요성 가중을 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 대응 각 입자의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중으로 하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서는 별도의 후방 평활서열 Xb를 설정할 수 있고, 그 길이는 N이며, 설정유닛 301은 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 후방 평활서열 Xb 마지막 부호의 예측값으로 하여

으로 표시할 수 있다. 또한 설정유닛 301은 예측서열 X(전방 평활 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 후방 평활서열 Xb의 중요성 가중 Wb에 부여하며

으로 표시할 수 있다.

확률 밀도 계산유닛 303은 예측서열 역수 두 번째 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 현재 부호와 다음 부호간의 확률 밀도

를 계산하는데 사용된다. 설명해야 할 점은, 전방 평활과정에서 예측해낸 서열은 코딩을 거치지 않았기 때문에 현재 시간 부호와 다음 시간 부호에 대해 각기 다중 파형과 K중 OvXDM 코딩을 거친 후 확률 밀도를 계산해야 한다. 본 사례는 멀티 차원 정태 분포(Multivariate normal probability density function，mvnpdf) 확률 밀도를 적용하였다.

중요성 가중 재계산 유닛 305는 현재 부호와 다음 부호간의 확률 밀도도 계산되어 얻은 후 확률 밀도 계산유닛 303이 계산하여 얻은 확률밀도, 다음 부호의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중, 현재 부호의 전방 평활과정의 입자 중요성 가중에 근거하여 현재 부호의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중을 얻는다. 한 개 실시례 중에서 중요성 가중 재계산 유닛 305는 우선 정규화 인자

를 계산할 수 있으며, 그 중

는 전방 평활유닛 100이 계산하여 얻은 결과이다. 한 개 실시례 중에서 중요성 가중 재계산 유닛 305는 다음 공식을 통해 현재 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 계산한다.

;

Ns는 입자수를 표시하고 i, j는 입자 색인을 표시하여 1~Ns의 값을 취하며,

는 t시간의 부호 중 제k개 입자를 표시한다.

그 중,

는 현재 부호의 전방 평활과정의 입자 중요성 가중이고,

는 현재 부호와 다음 부호간의 확률 밀도이며,

은 현재 부호의 후방 평활과정의 입자 중요성 가중이다.

출력유닛 500은 매개 부호에 대응하는 입자집중 후방 평활과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력하는데 사용된다. 다시 말하자면 예측서열 X중 매개 부호에 대응하는 입자집중 후방 평활과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력한다.

상기 내용은 본 출원이 공개한 OvXDM시스템 및 OvXDM시스템에 적용하는 전방 후방 평활 디코딩 장치이다.

본 출원은 디코딩 과정중 각 부호에 대해 입자집을 생성시 한 개 미지의 서열에 대해 초기단계에 입자분포를 모르기 때문에 랜덤으로 한 개 조의 샘플을 생성할 수 있으며, 입자와 관측값의 중요성 가중을 계산하여 입자의 신뢰성을 판단하며, 일정한 준칙에 따라 입자 샘플에 대해 리샘플링을 진행하여 가중이 작은 입자를 도태시키고 가중이 큰 입자를 복제함으로써 차례대로 반복 교체 계산하여 최종적으로 비교적 신뢰성 있는 출력값을 계산해 낸다. 교체 횟수가 높을수록 얻은 결과가 더 정확하다. 또한 입자의 퇴화현상은 입자 여파기의 최대 결함으로서 입자 여파기의 발전을 제약하고 있는 바, 입자 퇴화문제를 해결하는 유효한 방법중의 하나는 바로 입자에 대해 리샘플링을 진행하는 것이다. 입자 여파는 비선형, 비정규성 문제의 파라미터 예측과 상태 여파를 해결하는데 있어서 독특한 우세를 갖고 있으므로 매우 큰 발전공간이 있으며, 성숙된 여러가지 부동한 탐색방법을 리샘플링 과정에 도입함으로써 시스템 확률 특성을 반영하는 전형적인 "입자"를 더욱 신속하게 얻을 수 있다.

상기 실시례 중에서는 전방 평활과 후방 평활 2개 과정을 통해 입자간의 정보를 충분히 이용하여 OvXDM시스템의 디코딩을 실현함으로써, 얻은 디코딩 서열이 진실값에 더욱 가깝게 하고 또한 중첩 횟수의 증가와 더불어 전통적인 디코딩 바업 대비 디코딩 복잡도를 감소하고 디코딩 효율과 시스템 성능을 제고하였다.

본 출원의 또 다른 실시례의 디코딩 과정에는 주로 전방 여파과정과 후방정보 여파과정이 포함된다.

전방 여파과정의 원리는 몬테카를로 방법(Monte Carlo methods)의 원리와 동일하다. 몬테카를로 방법은 통계학에 응용하는 확률 통계이론을 지도로 한 매우 중요한 수치 계산방법으로, 그의 기본사상은 해답을 구하고자 하는 문제가 모종 랜덤 사건이 나타날 수 있는 확률이거나 또는 모 랜덤 변량의 기대값일 경우, 모종 "실험" 방법을 통해 해당 사건이 발생하는 주파수로 해당 랜덤 사건을 예측하는 확률, 또는 해당 랜덤 변량을 얻는 일부 숫자 특징이며 이를 문제의 해답으로 한다. 통계학에서는 이를 몬테카를로 방법이라 부르며 대응한 공정에서는 입자 여파(PF, Particle Filter)라 부른다. 입자 여파의 사상은 몬테카를로 방법을 기반으로 하여 입자집을 이용하여 확률을 표시한다. 어떠한 형식의 상태 공간 모형에 사용할 수 있고 관측량과 제어량을 기반으로 한 사후확률 분포를 비교적 정확하게 표현할 수 있다. 입자 여파의 핵심사상은 사후확률에서 추출한 랜덤 상태 입자를 통해 분포를 표현하는 일종의 순서 중요성 샘플링법(Sequential Importance Sampling)이다. 때문에 입자 여파는 상태공간에서 전파하는 랜덤 샘플을 찾는 것을 통해 확률 밀도 함수를 근사하게 표시하고 샘플 평균값으로 적분 연산을 대체함으로써 시스템 상태의 최소 분산 예측 과정을 획득한다. 상기 샘플들은 형상적으로 "입자"라 불리워 입자 여파라 부른다. 샘플 수량이 무궁하게 많을 때 어떠한 형식의 확률 밀도 분포에 가까울 수 있다.

후방정보 여파과정은 전방 여파과정 후에 있으며 전방 여파에서 예측해낸 서열 및 대응한 입자 가중에 근거하여 후방전의 순서에 따라 예측해낸 입자에 대해 또다시 여파처리를 진행함으로써 더욱 진실한 예측서열을 얻는다.

때문에 종합해 볼 때 쌍여파 평활 후방 평활(TFS, Two-Filter Smoothing)과정에서

은 후방정보 여파를 표시하며 이는

이 아래 관계식에 근거하여 계산한 것이다.

;

그 중,

는

의 확률 밀도를 가리키는 것이 아니다. 왜냐 하면 사실 그가

에서의 적분은 유한된것이 아닐 수 있기 때문이다.

쌍여파 평활의 평활 분포는 전방 여파와

에서의 보조 확률 분포

를 통해 계산해낸 것이다. 해당 보조 밀도는 인공분포 서열

를 통해 정의한 것이다.

, 때문에 상기 공식과 결합하여

로 표시할 수 있다. 반대로 후방정보 여파 귀납의 가중입자 발생과정은

로 표시할 수 있다.

변두리 평활

는 전방 여파 (FF, Forward Filter)와 후방정보 여파 (BIF, Backward Information Filter)의 조합을 통해 계산해낸 것이다.

.

상기 공식중의 적분을 몬테카를로 전방 여파 클라우드

로 표시하면:

.

마지막에 입자 클라우드는 후방 여파 클라우드

로 표시하면:

;

그 중, 입자 가중은

로 표시한다.

상기는 전방 여파와 후방정보 여파가 포함된 쌍여파의 원리 설명이고, 아래에 전방 여파과정과 후방정보 여파과정에 대해 구체적인 설명을 진행한다.

1. 전방 여파과정:

(1) 입자집

구조, 그 중

.

(2) 입자집중 매개 입자의 중요성 가중

를 계산. 그 중

는

을 만족한다.

(3) 입자집이 일정한 조건을 만족할때 그에 대해 리샘플링

를 진행하여 새로운 입자집을 얻는다.

상기 전방 평활과정에서 t

1, i의 값은 1~Ns를 선정한다. 상기 반복 교체 연산을 거쳐 최종적으로 진실 서열과 가장 가까운 입자분포를 찾는다.

2. 후방정보 여파과정:

상기와 같이 후방정보 여파는 전방 여파의 기초에서 전방 여파가 예측해낸 서열 및 그 대응 입자 가중에 근거하여 후방전의 순서에 따라 예측해낸 입자에 대해 재차 후방 여파처리를 진행함으로써 더욱 진실한 예측서열을 얻는다. 그 중, 후방정보 여파가 얻은 입자 가중은 인조분포서열

을 통해 계산해낸 것이다.

(4)BIF 초기화

후방정보 여파 서열의 마지막 부호의 입자집 및 그에 대응한 입자 가중을 초기화한다.

(5)인공분포서열

구조:

.

(6)후방정보 여파과정의 입자가중 계산

디코딩 대기 서열과 예측입자간의 확률 밀도

를 계산하고 그 다음 공식

에 근거하여 이를 후방정보 여파과정의 보조확률 밀도로 하여, 얻은 후방정보 여파 보조확률 밀도를 통해 매개 입자에 대해 후방정보 입자 정규화 가중

을 구한다.

(7)입자집이 일정한 조건을 만족할 때 그에 대해 리샘플링을 진행한다. 이 절차에서 후방정보 여파과정은 필수적인 것이 아니며 실제 시스템 수요에 근거하여 결정할 수 있는 바, 목적은 예측한 입자가 진실 서열과 가장 가까울 것을 확보하여 예측의 정확성을 제고하는 것이다.

절차 (7)후에 예측서열 중 각 부호의 전방 여파과정의 입자 중요성 가중과 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중을 얻었으며, 전방 여파과정의 입자 중요성 가중과 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중에 근거하여 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 계산한다. 예하면 예측서열중의 매개 부호에 대해 공식

에 근거하여 각 부호의 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 계산하며, 그 중

는 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하고,

는 동일부호 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하며,

는 동일부호 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시한다. 마지막에 일정한 규칙에 근거하여 예측서열중에서 진실 부호에 가장 근접한 입자를 선정하는 바, 예하면 매개 부호에 대응하는 입자집중 쌍여파과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력한다.

상기 내용은 본 출원의 OvXDM시스템에 적용하는 쌍여파 평활 디코딩 방법, 장치 및 OvXDM시스템의 구상 및 원리이며, 아래 본 출원에 대해 자세한 설명을 진행한다.

한 개 실시례 중에서 도 15를 참조 시, 본 출원이 공개한 OvXDM시스템에 적용하는 쌍여파 평활 디코딩 방법에는 전방 여파 절차 S100, 후방정보 여파 절차 S300, 쌍여파 가중 계산절차 S400과 출력 절차 S500이 포함된다. 그 중 OvXDM시스템은 OvTDM시스템, OvFDM시스템, OvCDM시스템, OvSDM시스템 또는 OvHDM시스템일수 있으며, 도8은 OvXDM시스템 등효 돌림형 코딩 모형도이다.

전방 여파 절차 S100: 한 개 예측서열중의 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 얻는다. 구체적으로는 도 9를 참조하며, 전방 여파 절차 S100에는 절차 S101~S109가 포함된다.

절차 S101: 예측서열 X 초기화. 이는 전방 여파과정에 있으므로 예측서열 X를 전방 여파 예측서열 Xf라 부르고 그의 서열길이는 디코딩 대기 서열 길이와 동일하다. 예하면 OvXDM시스템 접수단말로 하여금 길이가 N인 부호서열 y를 접수하게 하고, 본 부호서열 y는 디코딩 대기 서열이며, 그의 중첩횟수는 K이고 직사각형 파형을 다중 파형으로 한다. 매개 부호의 입자수가 Ns일 경우, 매개 입자는 한 개의 중요성 가중값에 대응한다. 즉, 전방 여파 예측서열 Xf의 크기는

이고, 각 입자에 대응하는 중요성 가중값의 집합 Wf의 크기는

이다.

절차 S103: 전방 여파 예측서열 Xf중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 현재 부호에 대해 한 개의 입자집을 생성한다. 위에서 말한 바와 같이 매개 부호에 대응하는 입자집중 입자 개수는 Ns이다. 예하면 OvXDM시스템중에서 이원 데이터 스트림{+1，-1}을 예로 할 때, 매개 부호가 취할 수 있는 값은 +1 또는 -1 두 가지일 뿐이다. 때문에 매개 부호에 대응하는 입자집에는 2개 입자가 포함되고 값은 각기 +1과 -1을 취한다. 현재 부호에 대해 입자집을 생성하는 방법은 아주 많은 바, 생성한 입자집의 분포가 이론분포에 가깝기만 하면 된다.

절차 S105: 현재 부호에 대해 입자집을 생성한 후 현재 부호 매개 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산하고 매개 입자의 중요성 가중을 계산한다. 한 개 실시례중에서 현재 부호에 대응하는 입자집중 매개 입자의 중요성 가중은 아래 공식에 따라 계산한다.

;

그 중,

는 입자의 중요성 가중이고 N은 디코딩 대기 서열 길이이며, Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자수이고,

는 입자의 중요성 확률 밀도이다.

는 사실 입자의 정규화 중요성 가중임을 보아낼 수 있다.

한 개 실시례 중에서 i>1일때, 즉 현재 부호가 제2부호 또는 그 후의 부호일 경우, 현재 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산시 그전 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 참조할 수 있다.

설명해야 할 점은, OvXDM시스템중에서 접수부호서열 y는 OvXDM 코딩을 거쳤기 때문에 예측부호 입자에 대해서도 OvXDM 코딩을 진행한 후 중요성 확률 밀도를 계산해야 한다.

현재 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 계산한 후 절차 S107을 진행한다.

절차 S107: 현재 부호에 대응하는 입자집이 사전설정된 입자 퇴화조건을 만족하는지를 판단하여, 만족하지 못할 경우 다음 부호를 진행한다. 즉 다음 부호는 절차 S103부터 진행한다. 만족할 경우에는 절차 S109를 진행한다. 본 절차 S107은 현재 부호에 대응하는 입자집중 입자의 퇴화현상 현저여부를 판단하는데 사용한다. 예하면 부호에 대응하는 입자집의 유효 입자 용량

이 모 역치보다 작을 경우, 해당 부호에 대응하는 입자집은 리샘플링을 진행해야 하는 걸로 설정할 수 있다. 설명해야 할 점은, 상기 사전설정 입자 퇴화조건을 만족하지 못함이라 함은 현재 부호에 대응하는 입자집 퇴화현상이 엄중하지 않음을 가리키고, 사전설정 입자 퇴화조건을 만족하는 것이라 함은 현재 부호에 대응하는 입자 퇴화현상이 엄중하여 리샘플링이 필요하다는 것을 가리킨다.

절차 S109: 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행한다. 리샘플링은 가중이 낮은 입자를 도태하기 위해 가중이 높은 입자에 집중함으로써 퇴화를 억제하는 현상이다. 리샘플링 방법은 여러가지가 있는데 이에는 중요성 리샘플링, 잔차 리샘플링, 분층 리샘플링과 최적화 조합 리샘플링 등이 포함되며, 기본 사고방향은 가중이 큰 입자를 복제하고 가중이 작은 입자를 도태시키며, 리샘플링을 통해 새로운 입자집을 생성하는 것이다. 리샘플링 안내도는 도10과 같다.

또한 절차 S103에서 언급한 "전방 여파 예측서열 Xf중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지"를 구체적으로 실현할 때 첫 번째 부호서부터 절차 S101을 진행할 수 있으며, 절차 S107에서의 판단결과가 불만족 및 절차 S109후에 모두 판단을 진행하여 마지막 부호에 도달하였는지를 판단한다. 도달하였을 경우 전방 평활절차 S100이 끝나고 그러지 않을 경우 다음 부호의 처리를 진행한다. 즉, 다음 부호는 또 절차 S103에서 시작하여 도 16의 절차에 따라 각 절차를 진행한다.

전방 평활절차 S100, 즉 절차 S101~S109를 통해 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 각 부호는 모두 대응한 입자집이 있으며 각 입자집중의 매개 입자는 모두 중요성 가중을 갖고 있다.

후방정보 여파 절차 S300: 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중을 얻는다. 한 개 실시례 중에서 도 16을 참조 시, 후방정보 여파절차 S300에는 절차 S301~S311이 포함된다.

절차 S301: 전방 여파절차 S100이 계산한 결과에 근거하여 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 해당 부호의 예측값으로 하고 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 예측서열 X중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 대응 각 입자의 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중으로 한다. 한 개 실시례 중에서는 별도의 후방정보 여파서열 Xb를 설정할 수 있고, 그 길이는 N이며, 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 후방정보 여파서열 Xb 마지막 부호의 예측값으로 하여

으로 표시할 수 있다. 또한 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 후방정보 여파서열 Xb의 중요성 가중 Wb에 부여하며

으로 표시할 수 있다.

절차 S303: 인공분포 서열을 구조하고 그 중 해당 인공분포 서열의 길이는 디코딩 대기 서열 길이와 동일하다. 한 개 실시례 중에서 구조한 인공분포 서열은:

이다. 그 중,

는 해당 인공분포 서열을 표시하고, xt는 t시간의 부호를 표시한다.

절차 S305: 예측서열 X의 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도를 계산하고, 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도와 상기 인공분포 서열에 근거하여 현재 부호 매개 입자의 후방정보 여파과정의 보조 확률 밀도를 계산한다. 한 개 실시례 중에서 현재 부호 매개 입자의 후방정보 여파과정의 보조 확률 밀도는 공식

에 따라 계산한 것이다. 그 중,

는 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도를 표시한다. 설명해야 할 점은, 전방 여파과정에서 예측해낸 서열은 코딩을 거치지 않았기 때문에 예측한 입자에 대해 우선 다중 파형과 K중 OvXDM 코딩을 거친 후 디코딩 대기 서열과 함께 확률 밀도를 계산해야 한다. 본 사례는 멀티 차원 정태 분포(Multivariate normal probability density function，mvnpdf) 확률 밀도를 적용하였다.

물론, 절차 S305에서 언급한 "예측서열 X의 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지"는 위의 절차 S103이 언급한 "전방 여파 예측서열 Xf중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지"의 실현과 유사할 수 있으므로 더 이상 설명하지 않는다.

절차 S307: 현재 부호 매개 입자의 후방정보 여파과정의 보조 확률 밀도에 근거하여 각 입자의 후방정보 여파과정의 중요성 가중을 각기 계산한다. 한 개 실시례 중에서 각 입자의 후방정보 여파과정의 중요성 가중을 계산시에는 공식

에 근거하여 계산한 것이며 그 중

는 입자의 후방정보 여파 중요성 가중이고, N은 디코딩 대기 서열 길이이며, Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자수이고,

는 입자의 보조 확률 밀도이다. 계산하여 얻은 각 입자의 후방정보 여파과정의 중요성 가중은 사실 정규화 중요성 가중임을 보아낼 수 있다.

절차 S309: 현재 부호의 후방정보 여파과정의 중요성 가중에 근거하여 현재 부호에 대응하는 입자집이 사전설정된 입자 퇴화조건을 만족하는지를 판단하여, 만족하지 못할 경우 그전 부호를 진행한다. 즉 현재 부호의 그전 부호는 절차 S305부터 진행한다. 만족할 경우에는 절차 S311를 진행한다. 본 절차 S309는 절차 S107의 목적과 마찬가지로 두 개 절차중의 입자 퇴화조건이 동일할 수도 있고 다를 수도 있다.

절차 S311: 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행한다. 본 절차 S311의 방법과 원리는 절차 S109와 유사하므로 더 이상 설명하지 않는다. 절차 S309와 절차 S311은 필수적인 것이 아니며 실제 시스템 수요에 근거하여 결정할 수 있는 바, 목적은 예측한 입자가 진실 서열과 가장 가까울것을 확보하여 예측의 정확성을 제고하는 것이다.

쌍여파 가중 계산절차 S400: 전방 여파과정의 입자 중요성 가중과 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중에 근거하여 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 계산한다. 한 개 실시례 중에서 쌍여파 가중 계산절차에서 여파과정의 입자 중요성 가중을 계산시에는 다음 공식에 따라 계산한 것이다.

;

그 중,

는 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하고,

은 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하며,

는 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시한다.

는 t시간의 부호의 제k개 입자를 표시하고 부호~는 후방과정을 표시한다.

출력 절차 S500: 쌍여파 가중 계산절차 S400의 계산결과에 근거하여 디코딩 서열을 출력한다. 한 개 실시례 중에서 출력 절차 S500은 매개 부호에 대응한 입자집중 쌍여파과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하고 최종 디코딩 서열을 출력한다.

상기 내용은 본 출원이 공개한 OvXDM시스템에 적용하는 쌍여파 평활 디코딩 방법의 절차이며, 상응하게 본 출원은 또 일종의 OvXDM시스템을 공개하였는데 해당 OvXDM시스템은 OvTDM시스템, OvFDM시스템, OvCDM시스템, OvSDM시스템 또는 OvHDM시스템일수 있으며 이에는 OvXDM시스템에 적용하는 쌍여파 평활 디코딩 장치가 포함된다. 도 17을 참조시, OvXDM시스템에 적용하는 쌍여파 평활 디코딩 장치에는 전방 여파유닛 100, 후방정보 여파유닛 300, 쌍여파 가중 계산유닛 400과 출력유닛 500이 포함된다.

전방 여파유닛 100은 한 개 예측서열중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 얻는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 도18을 참조 시, 전방 여파유닛 100에는 초기화 유닛 101, 입자집 생성유닛 103, 중요성 확률 밀도 계산유닛 105, 중요성 가중 계산유닛 107, 제1판단유닛 109a와 제1 리샘플링 유닛 111a가 포함된다.

초기화 유닛 101은 예측서열 X를 초기화 하는데 사용된다. 그 중, 예측서열 X의 길이는 디코딩 대기 서열길이와 동일하다. 이는 전방 평활과정중에 있으므로 예측서열 X를 전방 여파 예측서열 Xf라고 부르고 서열길이는 디코딩 대기 서열길이와 동일하다. 예하면 OvXDM시스템 접수단말로 하여금 길이가 N인 부호서열 y를 접수하게 하고, 본 부호서열 y는 디코딩 대기 서열이며, 그의 중첩횟수는 K이고 직사각형 파형을 다중 파형으로 한다. 매개 부호의 입자수가 Ns일 경우, 매개 입자는 한 개의 중요성 가중값에 대응한다. 즉, 전방 여파 예측서열 Xf의 크기는

이고, 각 입자에 대응하는 중요성 가중값의 집합 Wf의 크기는

이다.

입자집 생성유닛 103은 예측서열 X중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 현재 부호에 대해 한 개의 입자집을 생성하는데 사용된다. 위에서 말한 바와 같이 매개 부호에 대응하는 입자집중 입자 개수는 Ns이다. 예하면 OvXDM시스템중에서 이원 데이터 스트림{+1，-1}을 예로 할때, 매개 부호가 취할 수 있는 값은 +1 또는 -1 두 가지일 뿐이다. 때문에 매개 부호에 대응하는 입자집에는 2개 입자가 포함되고 값은 각기 +1과 -1을 취한다. 현재 부호에 대해 입자집을 생성하는 방법은 아주 많은 바, 생성한 입자집의 분포가 이론분포에 가깝기만 하면 된다.

중요성 확률 밀도 계산유닛 105는 현재 부호에 대해 입자집을 생성한 후 현재 부호의 매개 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 i>1일때, 즉 현재 부호가 제2부호 또는 그 후의 부호일 경우, 중요성 확률 밀도 계산유닛 105가 현재 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산시 그전 부호의 입자집중의 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 참조할 수 있다. 설명해야 할 점은, OvXDM시스템중에서 접수부호서열 y는 OvXDM 코딩을 거쳤기 때문에 예측부호

에 대해서도 OvXDM 코딩을 진행한 후 중요성 확률 밀도를 계산해야 한다.

중요성 가중 계산유닛 107은 중요성 확률 밀도에 근거하여 매개 입자의 중요성 가중을 계산하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 중요성 가중 계산유닛 107이 현재 부호에 대응하는 입자집중 매개 입자의 중요성 가중을 계산시에는 아래 공식에 따라 계산한다.

;

그 중,

는 입자의 중요성 가중이고 N은 디코딩 대기 서열 길이이며, Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자수이고,

는 입자의 중요성 확률 밀도이다.

는 사실 입자의 정규화 중요성 가중임을 보아낼 수 있다.

제1 판단유닛 109a는 현재 부호에 대응하는 입자집이 사전설정된 입자 퇴화조건을 만족하는지를 판단하여, 만족하지 못할 경우 입자집 생성유닛 103에게 통지하여 다음 부호에 대해 입자집을 생성하는데 사용된다. 본 판단유닛 109는 현재 부호에 대응하는 입자집중 입자의 퇴화현상 현저여부를 판단하는데 사용한다. 예를 들면 부호에 대응하는 입자집의 유효 입자 용량

이 모 역치보다 작을 경우, 해당 부호에 대응하는 입자집은 리샘플링을 진행해야 하는 걸로 설정할 수 있다.

제1 리샘플링 유닛 111a는 제1 판단유닛 109a의 결과가 만족할 경우 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행하는데 사용된다. 제1 리샘플링 유닛 111a는 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행한 후 입자집 생성유닛 103에 통지하여 다음 부호에 대해 입자집을 생성한다.

제1 리샘플링 유닛 111a가 리샘플링을 진행하는 것은 가중이 낮은 입자를 도태하기 위해 가중이 높은 입자에 집중함으로써 퇴화를 억제하는 현상이다. 리샘플링 방법은 여러가지가 있는데 이에는 중요성 리샘플링, 잔차 리샘플링, 분층 리샘플링과 최적화 조합 리샘플링 등이 포함되며, 기본 사고방향은 가중이 큰 입자를 복제하고 가중이 작은 입자를 탈락하며, 리샘플링을 통해 새로운 입자집을 생성하는 것이다. 리샘플링 안내도는 도 10과 같다.

후방정보 여파유닛300은 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중을 얻는다. 한 개 실시례 중에서 도 19를 참조 시, 후방정보 여파유닛 300에는 설정유닛 301, 인공분포 서열 구조유닛 302, 확률 밀도 계산유닛 303, 보조 확률 밀도 계산유닛 307과 중요성 가중 재계산 유닛 305가 포함되며, 한 개 실시례 중에서 제2 판단유닛 311과 제2 리샘플링 유닛 313이 포함될 수 있다.

설정유닛 301은 전방 여파유닛100이 계산한 결과에 근거하여 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 해당 부호의 예측값으로 하고 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 예측서열 X중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 대응 각 입자의 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중으로 하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서는 별도의 후방 평활서열 Xb를 설정할 수 있고, 그 길이는 N이며, 설정유닛 301은 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 후방 평활서열 Xb 마지막 부호의 예측값으로 하여

으로 표시할 수 있다. 또한 설정유닛 301은 예측서열 X(전방 여파 예측서열 Xf)중 마지막 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 후방 평활서열 Xb의 중요성 가중 Wb에 부여하며

으로 표시할 수 있다.

인공분포 서열 구조유닛 302는 인공분포 서열을 구조하고 그 중 해당 인공분포 서열의 길이는 디코딩 대기 서열 길이와 동일하다. 한 개 실시례 중에서 인공분포 서열 구조유닛 302는 아래 공식에 따라 상기 인공분포 서열을 구조한다.

.

그 중,

는 상기 인공분포 서열을 표시한다.

확률 밀도 계산유닛 303은 예측서열 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도를 계산하는데 사용된다. 설명해야 할 점은, 전방 여파과정에서 예측해낸 서열은 코딩을 거치지 않았기 때문에 예측한 입자에 대해 우선 다중 파형과 함께 K중 OvXDM 코딩을 거친 후 디코딩 대기 서열과 함께 확률 밀도를 계산해야 한다. 본 사례는 멀티 차원 정태 분포(Multivariate normal probability density function，mvnpdf) 확률 밀도를 적용하였다.

보조 확률 밀도 계산유닛 307은 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도 및 인공분포 서열에 근거하여 현재 부호 매개 입자의 후방정보 여파과정의 보조 확률 밀도를 계산하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 보조 확률 밀도 계산유닛 307은 공식

에 따라 계산하며, 그 중

는 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도를 표시한다. 중요성 가중 재계산 유닛 305는 현재 부호 매개 입자의 후방정보 여파과정의 보조 확률밀도에 근거하여 각 입자의 후방정보 여파과정의 중요성 가중을 계산하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 각 입자의 후방정보 여파과정의 중요성 가중을 계산시에는 공식

에 따라 계산한 것이며, 그 중

는 입자의 후방정보 여파 중요성 가중이고, N은 디코딩 대기 서열길이이며, Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자도이고,

는 입자의 보조 확률 밀도이다. 계산하여 얻은 각 입자의 후방정보 여파과정의 중요성 가중은 사실 정규화 중요성 가중임을 보아낼 수 있다.

제2판단유닛 311은 현재 부호의 후방정보 여파과정의 중요성 가중에 근거하여 현재 부호에 대응하는 입자집이 사전설정된 입자 퇴화조건을 만족하는지를 판단하여, 만족할 경우 제2 리샘플링 유닛에게 통지하여 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행하고, 만족하지 못할 경우 확률 밀도 계산유닛 307에게 통지하여 그전 부호에 대해 계산을 진행한다. 제2 판단유닛 311은 제1 판단유닛 109a와 비슷하고 양자의 입자 퇴화조건은 동일할 수도 있고 다를 수도 있으므로 더 이상 설명하지 않는다.

제2 리샘플링 유닛 313은 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행한 후 확률 밀도 계산유닛 307에 통지하여 그전 부호에 대해 계산을 진행한다. 제2 리샘플링 유닛 313은 제1 리샘플링 유닛 111a와 비슷하므로 더 이상 설명하지 않는다.

쌍여파 가중 계산유닛 400은 전방 여파과정의 입자 중요성 가중과 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중에 근거하여 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 계산하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 쌍여파 가중 계산유닛 50이 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 계산시에는 다음 공식에 따라 계산한 것이다.

;

그 중,

는 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하고,

은 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하며,

는 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시한다.

출력유닛 500은 쌍여파 가중 계산유닛 400의 계산결과에 근거하여 디코딩 서열을 출력하는데 사용된다. 한 개 실시례 중에서 출력유닛 500은 매개 부호에 대응하는 입자집중 쌍여파과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력하는데 사용된다.

이상 내용은 본 출원이 공개한 OvXDM시스템 및 OvXDM시스템에 적용하는 쌍여파 평활 디코딩 장치이다.

본 출원은 디코딩 과정중 각 부호에 대해 입자집을 생성시 한 개 미지의 서열에 대해 초기단계에 입자분포를 모르기 때문에 랜덤으로 한 개 조의 샘플을 생성할 수 있으며, 입자와 관측값의 중요성 가중을 계산하여 입자의 신뢰성을 판단하며, 일정한 준칙에 따라 입자 샘플에 대해 리샘플링을 진행하여 가중이 작은 입자를 도태시키고 가중이 큰 입자를 복제함으로써 차례대로 반복 교체 계산하여 최종적으로 비교적 신뢰성 있는 출력값을 계산해 낸다. 교체 횟수가 높을수록 얻은 결과가 더 정확하다. 또한 입자의 퇴화현상은 입자 여파기의 최대 결함으로서 입자 여파기의 발전을 제약하고 있는 바, 입자 퇴화문제를 해결하는 유효한 방법중의 하나는 바로 입자에 대해 리샘플링을 진행하는 것이다. 입자 여파는 비선형, 비정규성 문제의 파라미터 예측과 상태 여파를 해결하는데 있어서 독특한 우세를 갖고 있으므로 매우 큰 발전공간이 있으며, 성숙된 여러가지 부동한 탐색방법을 리샘플링 과정에 도입함으로써 시스템 확률 특성을 반영하는 전형적인 "입자"를 더욱 신속하게 얻을 수 있다.

상기 실시례중에서는 전방 여파와 후방정보 여파를 통해 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 각기 계산하고 또 전방 여파의 입자 중요성 가중과 후방정보 여파의 입자 중요성 가중을 결합하여 선별함으로써 최종 디코딩 서열을 출력하였다. 이 과정에서 입자간의 정보를 충분히 이용하여 OvXDM시스템의 디코딩을 실현함으로써, 얻은 디코딩 서열이 진실값에 더욱 가깝게 하고 또한 중첩 횟수의 증가와 더불어 전통적인 디코딩 바업 대비 디코딩 복잡도를 감소하고 디코딩 효율과 시스템 성능을 제고하였다.

상기 내용은 구체적인 실시방식과 결합하여 본 출원에 대해 진일보 자세한 설명을 진행한 것으로, 본 출원의 구체적인 실시가 상기 설명에만 한정된 것으로 간주해서는 아니된다. 본 출원이 속한 기술분야의 통상적인 기술을 갖춘 자는 본 출원의 발명구상에서 벗어나지 않는 전제하에 약간의 간단한 추론 또는 교체를 할 수 있다.

Claims (25)

1. 전방 후방 디코딩 방법에 있어서,
   전방 절차: 예측서열 중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 전방 과정의 입자 중요성 가중을 얻는 절차; 여기서, 상기 전방 절차는, 예측서열 초기화, 그 중 예측서열의 길이는 디코딩 대기 서열 길이와 동일하며, 예측서열 중 첫 번째 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날때까지 현재 부호에 대해 입자집을 생성하고, 현재 부호 매개 입자와 디코딩 대기 서열의 중요성 확률 밀도를 계산하며 매개 입자의 중요성 가중을 계산하고, 현재 부호에 대응한 입자집이 사전설정한 입자 퇴화조건을 만족하는지를 판단하여 만족할 경우 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행하고 만족하지 못할 경우 다음 부호를 진행하는 절차를 포함하며, 상기 현재 부호에 대응되는 입자집이 상기 사전설정한 입자 퇴화조건을 만족하는 것은 상기 현재 부호에 대응하는 상기 입자집의 유효 입자 용량

   

   이 한 역치보다 작은 것을 포함하고, 여기서

   

   는 입자의 중요성 가중이고 Ns는 상기 현재 부호에 대응한 상기 입자집중의 입자수이며,
   후방 절차: 예측서열중 마지막 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 상기 전방 절차에서 얻은 입자 중요성 가중을 참조하여 매개 부호에 대응하는 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 차례대로 계산하여 후방 과정의 입자 중요성 가중을 얻는 절차; 및
   출력 절차: 매개 부호에 대응하는 예측값을 취하여 최종 디코딩 서열을 출력하는 절차를 포함하고,
   상기 출력 절차는 매개 부호에 대응한 입자집중 후방 과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 해당 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력하고,
   또는,
   상기 후방 절차 후에는,
   쌍여파 가중 계산절차: 전방 과정의 입자 중요성 가중과 후방 과정의 입자 중요성 가중에 근거하여 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 계산하는 절차를 포함하고,
   상기 출력 절차는 매개 부호에 대응한 입자집중 쌍여파과정의 입자 중요성 가중이 가장 큰 입자를 본 부호의 예측값으로 하여 최종 디코딩 서열을 출력하는 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 전방 절차 중에서 현재 부호에 대응한 입자집중 매개 입자의 중요성 가중은 다음 공식에 따라 계산한 것이고,
   

   

   ；
   그 중,

   

   은 입자의 중요성 가중이고, N은 디코딩 대기 서열 길이이며, Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자수이고,

   

   는 입자의 중요성 확률 밀도인 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 방법.
6. 청구항 1에 있어서,
   상기 후방 절차에는,
   상기 전방 절차가 계산한 결과에 근거하여 예측서열 중 마지막 부호에 대응한 입자중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 해당 부호의 예측값으로 하고 예측서열 중 마지막 부호에 대응한 입자집중 각 입자의 전방 과정의 입자 중요성 가중을 예측서열 중 마지막 부호에 대응한 입자집중 대응 각 입자의 후방 과정의 입자 중요성 가중으로 하고,
   예측서열 역수 두 번째 부호부터 시작하여 첫 번째 부호가 끝날 때까지 현재 부호와 다음 부호간의 확률 밀도를 계산하고, 확률 밀도, 다음 부호의 후방과정의 입자 중요성 가중, 현재 부호의 전방 과정의 입자 중요성 가중에 근거하여 현재 부호의 후방 과정의 입자 중요성 가중을 계산해 내는 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 방법.
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 후방 절차 중에서 각 부호에 대응한 입자집중 각 입자의 중요성 가중을 계산시에는 다음 공식에 따라 계산한 것이고,
   

   

   ;
   Ns는 현재 부호에 대응한 입자집중의 입자수이며, i와 j는 입자 색인을 표시하여 1~Ns의 값을 취하며, xt는 t시간의 부호를 표시하며,
   그 중,

   

   는 현재 부호의 전방 과정의 입자 중요성 가중이고,

   

   는 현재 부호와 다음 부호간의 확률 밀도이며,

   

   는 현재 부호 후방과정의 입자 중요성 가중인 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 방법.
8. 청구항 1에 있어서,
   상기 후방 절차에는 상기 전방 절차의 계산 결과에 근거하여 예측서열 중 마지막 부호에 대응한 입자집중 중요성 가중이 가장 큰 입자를 해당 부호의 예측값으로 하고 예측서열 중 마지막 부호에 대응한 입자집중 각 입자의 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 예측서열 중 마지막 부호에 대응한 입자집중 대응 각 입자의 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중으로 하고,
   인공분포 서열을 구조하고 그 중 해당 인공분포 서열의 길이는 디코딩 대기 서열 길이와 동일하며,
   예측서열 마지막 부호부터 시작하여 마지막 부호가 끝날 때까지 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도를 계산하고, 또한 디코딩 대기 서열과 현재 부호 매개 입자의 확률 밀도 및 인공분포 서열에 근거하여 현재 부호 매개 입자의 후방정보 여파과정의 보조 확률 밀도를 계산하고,
   현재 부호 매개 입자의 후방정보 여파과정의 보조 확률 밀도에 근거하여 각 입자의 후방정보 여파과정의 중요성 가중을 각각 계산하는 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 방법.
9. 청구항 8에 있어서,
   상기 후방 절차 중에서 현재 부호의 후방정보 여파과정의 중요성 가중에 근거하여 현재 부호에 대응한 입자집이 사전설정한 입자 퇴화조건을 만족할지를 판단하며, 만족할 경우 현재 부호의 입자집에 대해 리샘플링을 진행하고 만족하지 못할 경우에는 그전 부호를 진행하는 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 방법.
10. 청구항 8에 있어서,
    쌍여파 가중 계산절차 중 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 계산시에는 다음 공식에 따라 계산한 것이고,
    

    

    ；
    그 중,

    

    는 쌍여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하고,

    

    은 전방 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하며,

    

    는 후방정보 여파과정의 입자 중요성 가중을 표시하고,

    

    는 t시간의 부호의 제k개 입자를 표시하고 부호~는 후방과정을 표시하는 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 방법.
11. 전방 후방 디코딩 시스템에 있어서,
    청구항 5 내지 10 중의 임의의 한 항에 기재된 전방 후방 디코딩 방법을 포함하고, 시스템은 OvTDM시스템, OvFDM시스템, OvCDM시스템, OvSDM시스템 또는 OvHDM시스템인 것을 특징으로 하는 전방 후방 디코딩 시스템.
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