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Reduced-State MLSD Based on Volterra Kernels for Square-Law Detected Multipath Channels
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  • Reduced-State MLSD Based on Volterra Kernels for Square-Law Detected Multipath Channels
  • Reduced-State MLSD Based on Volterra Kernels for Square-Law Detected Multipath Channels
저자명
Ha. Young-Sun,Chung. Won-Zoo
간행물명
KSII Transactions on internet and information systems : TIIS
권/호정보
2011년|5권 12호|pp.2315-2325 (11 pages)
발행정보
한국인터넷정보학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

We propose a novel reduced-state maximum-likelihood sequence detection (MLSD) structure using the Viterbi algorithm based on the second-order Volterra kernel modeling nonlinear distortion due to square law detection of multipath channels commonly occurring in chromatic dispersion (CD) or polarization mode dispersion (PMD) in optical communication systems. While all existing MLSD methods for square-law detection receivers are based on direct computation of branch metrics, the proposed algorithm provides an efficient and structured way to implement reduced-state MLSD with almost the same complexity of a MLSD for linear channels. As a result, the proposed algorithm reduces the number of parameters to be estimated and the complexity of computation.