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In this paper, we study the performance benefits of turbo coded HSDPA system. This paper provide an overview of high speed data packet access (HSDPA) and focus on the business values that such a highly-efficient access technology would bring to wireless operators, including higher capacity and newer services. In this paper each frame is encoded using a turbo code and channel coding is done by turbo codes is the best method for transmitting information with fewer errors and lower signal power. Turbo coding includes two main modules in it, one being turbo encoder made up of recursive systematic code encoders and second turbo decoder where Log Map algorithm is implemented. HSDPA increases the downlink data rate within a cell to a theoretical maximum of 14Mbps, with 2Mbps on the uplink. The changes that HSDPA enables include better quality and more reliable, more robust data services. In other words, while realistic data rates may only be a few Mbps, the actual quality and number of users achieved will improve significantly.

이중 이진 (double binary) 터보 디코더는 오류 정정 코드 중 하나로써, 높은 오류 정정 성능으로 인해 IEEE 802.16 표준 (WiMAX)에서 사용되고 있다. Maximum ${\alpha}$ posteriori probability (MAP) 디코딩 블록은 이중 이진 터보 디코더의 가장 핵심적인 블록으로, 본 논문은 이를 구현하기 위한 알고리즘 중 하나인 improved Max-Log-MAP 알고리즘에 대한 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 기존의 하드웨어 구조와 비교하였을 때, 오류 정정 성능은 동일만 반면, 구떤 복잡도는 감소한다. 0.13um 공정에서 입력 비트폭을 8비트로 가정하고 시뮬레이션 한 결과, 속도와 칩 면적, 그리고 소비전력 측면에서 각각 8.92%, 1845%, 그리고 29.93%의 향상을 보인다. 제안하는 구조를 WIMAX 설계에 적용하여 성능 개선을 이끌어낼 수 있다.

실내 위치인식 기술 중 하나인 WiFi Fingerprint는 기존의 WiFi access point(AP)의 거리에 따른 신호 세기를 활용하여 위치를 추정하는 편리함 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이 방식은 Radio map에 저장된 Reference point에 의존하기 때문에 다른 방식에 비해 위치의 분해능이 떨어지고 연산량이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 WiFi와 BLE를 융합한 Log-Distance Path Loss Model 기반의 Radio map 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model이 적용된 변수 값을 추출하여 Radio map을 설계하는 방식이며 Median Filter를 적용하여 오차를 개선하였다. 기존 Fingerprint와 비교하여 실험한 결과, 위치의 정확도는 평균 2.747m에서 2.112m로 0.635m 감소되는 것을 확인하였으며 연산량은 AP 환경에 따라 33%이상 감소하는 것을 확인하였다.

The fingerprint, which is one of the methods of indoor localization using WiFi, has been frequently studied because of its ability to be implemented via wireless access points. This method has low positioning resolution and high computational complexity compared to other methods, caused by its dependence of reference points in the radio map. In order to compensate for these problems, this paper presents a radio map designed algorithm based on the log-distance path loss model fusing a WiFi and BLE fingerprint. The proposed algorithm designs a radio map with variable values using the log-distance path loss model and reduces distance errors using a median filter. The experimental results of the proposed algorithm, compared with existing fingerprinting methods, show that the accuracy of positioning improved by from 2.747 m to 2.112 m, and the computational complexity reduced by a minimum of 33% according to the access points.