2004 Fiscal Year Annual Research Report
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16656129
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
延山 英沢 九州工業大学, 情報工学部, 教授 (50205291)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
市原 裕之 九州工業大学, 情報工学部, 助手 (70312072)
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| Keywords | ターボ符号 / 学習制御 / 畳み込み符号 / オブザーバ / 2次元システム |
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| Research Abstract |
本研究で対象とするターボ符号は,シャノン限界に近い性能が達成できる符号として近年注目を浴びている.その特徴は,フィードバック復号を繰り返し行う構造にあるが,その構成要素として用いられる畳み込み符号器や復号器は多くのバリエーションがあり,そのパラメータをどう決めるかなど,入念なシミュレーションにより決定しなければならない部分が残されている.本研究では,ターボ符号を学習制御という従来とは全く異なる視点から捉え,システム最適化の概念に基づく評価関数を導入することによりパラメータの統一的な決定法を与えること,および学習制御理論に基づく新たな復号法を開発することを目的とし,本年度の研究を進めてきた.その結果,以下の結果が得られた.
1.ターボ符号で用いられている畳み込み符号器のシステム論的復号法について
畳み込み符号器は,従来0,1のビット情報とそのビット演算を用いた線形システムと見なすことができる.しかし,それを学習制御システムとして拡張するためには,0,1のビット情報を連続値として扱う必要があるため,畳み込み符号器におけるビット演算を連続値で扱えるような演算に拡張した.そして,その演算に基づく復号器として,オブザーバの作成を行った.
2.ターボ符号の学習制御システムとしての定式化および繰り返し復号法について
ターボ符号の復号機構を,各畳み込み復号における時間方向とフィードバック復号の繰り返し回数という,二つの時間軸を持つ2次元システムとして定式化した.これはターボ符号を学習制御システムとして定式化することに等しい.そして,現在は,畳み込み符号に対するオブザーバを拡張し,推定誤差の2乗評価関数を最小にするオブザーバを作成することにより最適復号器を導出するという方法を開発している段階にある.
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