The near maximum-likelihood (ML) detector originated from a reduced state Vitcerbi algorithm(VA) is a suboptimum realization of the maximum-likelihood sequence estimation(MLSE) and is a good solution for implementing high frequency (HF) modem against the complexity in VA. This paper describes the operation of the near ML detector and shows its performance in HF radio link.
A noise whitening matched filter must be used in front of a conventional VA detector for optimum detection. But, usually in HF modem, this adaptive prefiltering is unavailable.
In this thesis work, we solved the complexity problem of VA in HF modem by employing a simple linear feedforward channel estimator coupled with fading memory predictor. Without prefiltering, this detection process operates directly on the sampled demodulated baseband signal of a 2400 baud synchronous serial modem receiver. The phase distortion in received samples is partially compensated in the detector.
Computer simulation was done to obtain the performance of the near ML detector for four phase phase-shift keying(PSK) signal (4800 bps) and eight phase PSK signal (7200 bps). For the eight phase PSK signalling, a 2/3 convolutional coding was employed against channel errors induced from multipath and time-varying nature of the HF channel. Simulation results show that the near ML detector yields better performance than that of the detector with adaptive decision feedback equalization when the input signal-to-noise ratio is about 20 dB and below.
Near maximum-likelihood (ML) detector 는 한마디로 maximum-likelihood sequence estimation (MLSE) 방법을 suboptimum 한 환경에서 동작하는 Viterbi algorithm (VA) 으로 구현하여 복잡성의 문제를 해결하면서 가능한 한 좋은 성능을 얻기 위한 reduced state VA 수신 방식으로 정의될 수 있으며 본 연구에서는 HF modem 을 이 수신 방식으로 구성하여 VA 로 구현되는 MLSE 의 복잡성을 해결한 수신기를 제시하고 그 성능을 알아보았다.
VA 의 성능은 noise whitening matched filter 를 prefilter 로 사용할 때 가장 좋게 되나 fading 이 심한 HF 채널에서 그의 실제적 구현은 매우 어려운 문제이다. 따라서 본 논문에서는 prefiltering 없이 linear feedforward channel estimator 에 예측기능을 추가하여 near ML detector 를 구현하였으며 이를 software HF channel simulator 를 이용하여 채널의 여러 특성에 따른 성능을 분석하였다. 송신단의 변조 방식으로 2400 baud 의 4 phase PSK 와 8 phase PSK 를 각각 실험하였으며 후자의 경우는 채널왜곡에 의한 error 정정을 위해 convolutional coding 에 대한 soft decision decoding 기능을 수신과정에 포함시켜 실험하였다. 마지막으로 adaptive decision feedback equalizer 방식과의 성능 비교를 위해 SNR 에 따른 오율을 실험하였는데 그 결과 대략 20 dB 이내에서 near ML detector 가 더 좋은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.
