MULTIUSER DETECTION WITH TARGETED ERROR CORRECTION CODING

An error correction decoding (ECC) processing scheme is disclosed that reduces computational complexity normally associated with multiuser detection (e.g., TurboMUD) solutions, without causing degradation in quality of service or decreasing the total throughput. Error correction decoding algorithms...

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1. Verfasser: MILLS, DIANE, G
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:An error correction decoding (ECC) processing scheme is disclosed that reduces computational complexity normally associated with multiuser detection (e.g., TurboMUD) solutions, without causing degradation in quality of service or decreasing the total throughput. Error correction decoding algorithms are applied only to portions of the estimates that were affected by the immediately previous MUD update process. Even though the MUD and/or ECC updating is targeted so as to reduce complexity of each iteration, all of the estimates are maintained and remain candidates for future updates. As such, there is no negative impact real-time or future performance. This targeting approach can be used in conjunction with many variations of MUD, including full-complexity or reduced complexity, and may include MUD with confidence ordering or voting, and other techniques for facilitating e fficient and effective MUD processing. L'invention concerne un schéma de traitement de codage de correction d'erreurs (ECC) qui réduit la complexité computationnelle normalement associée à des solutions de détection multi-utilisateur (par exemple, TurboMUD), sans dégrader la qualité de service ni réduire le rendement total. Des algorithmes de codage de correction d'erreurs sont appliqués uniquement à des parties d'estimations ayant été affectées par le procédé de mise à jour MUD immédiatement précédent. Même si les procédés de mise à jour MUD et/ou ECC sont ciblés pour réduire la complexité de chaque itération, toutes les estimations sont maintenues et restent candidates pour des mises à jour futures. Ainsi, il n'y a pas de performance future ou en temps réel d'impact négatif. Cette approche de ciblage peut être utilisée conjointement à plusieurs variations de MUD, y compris la MUD à haute complexité ou à faible complexité, et peut mettre en oeuvre une détection MUD utilisant un classement ou un vote de confiance, et d'autres techniques permettant de faciliter un traitement MUD efficace et efficient.