A Novel VLSI Architecture of Fixed-complexity Sphere Decoder
固定复杂度球形解码器（FSD）是最近提出的用于多输入多输出（MIMO）检测的技术。它具有恒定的吞吐量和潜在的并行性等特点，适合于高效的VLSI实现。然而，据我们所知，没有VLSI实现的FSD已在文献中报道，虽然一些FPGA原型的FSD与流水线架构已被开发。这些解决方案实现了非常高的吞吐量，但硬件资源的成本非常高，使得它们在实际应用中不切实际。在本文中，我们提出了一种新的四节点每周期的FSD并行结构，与宽度优先处理，允许短的关键路线。在0.13μ mCMOS工艺上，以0.18mm2的硅面积实现了400 MHz时钟频率下213.3Mbps的吞吐率。与现有的FPGA实现方案相比，该方案更加经济，并且由于其均衡的性能和硬件复杂度，非常适合实际应用;此外，该方案还可以灵活地扩展为每周期8个节点的版本，以使吞吐量增加一倍。
2010-06-21 cs.IT math.IT
Construction of Block Orthogonal STBCs and Reducing Their Sphere Decoding Complexity
构造具有低译码复杂度的高速率空时分组码（STBC）已被广泛研究，使用诸如球形译码和非最大似然（ML）译码器（诸如具有M个路径的QR分解译码器（QRDM译码器））的技术。最近Ren等人，提出了一种新的空时分组码，称为块正交空时分组码（BOSTBC），它可以利用QRDM解码器，以实现显着的解码复杂度降低，而性能损失。然而，所构造的码的块正交特性仅通过模拟来显示。本文给出了现有各种码的块正交结构的解析证明，包括Ren等人构造的码，证明了由Clifford酉重量设计（CUWD）或坐标交错正交设计（CIODs）之和构成的码具有块正交结构.我们还提供了新的构造块正交码的循环除代数（CDA）和交叉积代数（CPA）。此外，我们展示了如何利用块正交属性的空时分组码，以减少解码复杂度的球解码器使用深度优先搜索的方法。解码复杂度的仿真结果表明，BOSTBC的浮点运算（FLOPS）的数量减少了30%相比，空时分组码没有块正交结构。
2013-01-23 cs.IT math.IT
Selective Reverse PAC Coding for Sphere Decoding
极化调整卷积（PAC）码中的卷积预编码可以减少极化码的最小权重码字（也称为误差系数）的数量。这可以导致改进（接近）最大似然（ML）解码器（诸如顺序解码器和球形解码器）的纠错性能。然而，PAC码不能通过球形解码来解码。原因是双重的：1）由于极坐标变换的下矩形形状，从最后一个比特执行极化码的球形解码。而PAC码生成矩阵的形状不再是三角形。2)可以修改预编码矩阵以得到下三角形形状。然而，这可能会由于形成不需要的陪集而减少代码的最小距离。本文提出了一种基于转置预编码矩阵的选择性卷积预编码方案，在避免最小距离减少的同时降低了误差系数。数值结果表明，块出错率的改善0.2-0.6 dB，取决于码率，在中等和高SNR制度。
2022-12-01 cs.IT math.IT
Efficient decoding algorithm using triangularity of $\mbf{R}$ matrix of QR-decomposition
本文提出了一种高效的译码算法--“分割译码器”。分割解码可以与任何使用QR分解的解码器组合，并提供不同的性能和复杂度对。分割解码提供两个或更多个不同搜索算法的各种组合。本文计算了典型模型在球译码器上进行分块译码时的分集阶数和出错率上界，并讨论了分块译码对复杂度的影响。根据不同的分裂指数，结合球形译码器的分割译码的仿真结果与理论分析相一致。
2009-01-22 cs.IT math.IT
Generalised Sphere Decoding for Spatial Modulation
为了降低最大似然（ML）检测器的计算复杂性，提出了空间调制（SM）的球形译码（SD）算法。提出了两种专门为SM设计的SD，并从误码率（BER）和计算复杂性方面进行了分析。使用Monte Carlo模拟和数学分析，它表明，通过仔细选择的初始半径，建议的球解码器算法提供了相同的BER ML检测，具有显着减少的计算复杂性。本文导出了SM-SD误码性能的一个严密的封闭形式表达式，并给出了一种选择初始半径的算法，使其接近最佳性能。此外，它表明，没有一个建议的SD总是优于其他的，但最好的SD使用取决于目标频谱效率。所提出的解决方案的计算复杂性权衡研究通过分析和仿真，并验证我们的研究结果。最后，将SM-SD的性能与应用ML解码器和应用SD的空间复用（SMX）进行了比较。结果表明，对于相同的频谱效率，SM-SD提供高达84%的复杂度相比，SMX-SD，高达1 dB的BER性能优于SMX-ML解码器。
2013-05-30 cs.IT math.IT
Unitary Differential Space-Time Modulation with Joint Modulation
提出了两种新的酉差分空时调制（DSTM）的设计方案，具有较低的译码复杂度。如果DSTM码本包含N个码字，则它们的解码器可以被分成几个并行解码器，每个解码器具有小于sqrt（N）的解码搜索空间。这两种设计都基于联合调制的概念，这意味着与传统的逐符号调制不同，联合调制几个信息符号。第一种设计是基于正交空时分组码（O-STBC）的联合星座构造的球形码。第二种设计是基于准正交空时分组码（QO-STBC）与专门设计的成对星座集。所提出的两种酉DSTM方案都具有比许多现有DSTM方案低得多的解码复杂度，包括那些基于Group Code和Sp（2）的DSTM方案，其对于N个码字的码本大小通常具有N的解码搜索空间，并且具有比现有O-STBC DSTM方案好得多的解码性能。在两种设计中，基于O-STBC的DSTM通常具有更好的解码性能，而基于QO-STBC的DSTM在8个发射天线时具有更低的解码复杂度。
2008-06-20 cs.IT math.IT
Unscrambling Quantum Information with Clifford decoders
本文研究未知量子扰乱动力学下的信息恢复问题，提出通过监测局部子系统传出信息并用 Clifford 解码器解码，证明含至多 n 个非 Clifford 门的幺正算符可被高效解扰。
2024-03-04 cs.IT gr-qc hep-th
Code-Weight Sphere Decoding
School of Electrical Engineering, Korea University（韩国延世大学电气工程学院）；Department of Electrical Engineering, POSTECH（韩国科学技术院电气工程系）
本文提出了一种两阶段近最大似然解码框架，通过代码权重球解码提升URLLC系统的解码性能与效率。
2026-01-31 cs.IT eess.SP math.IT
Effects of the LLL reduction on the success probability of the Babai point and on the complexity of sphere decoding
在线性模型中估计未知整数参数向量的常用方法是求解整数最小二乘（ILS）问题。解决ILS问题的典型方法是球形解码。为了使球形解码器更快，通常使用众所周知的LLL减少作为预处理。由Babai最近计划算法产生的Babai点是ILS问题的次优解。首先证明了Babai点的成功概率作为ILS估计成功概率的下界比Hassibi和Boyd [1]给出的下界更尖锐。然后，我们严格地表明，应用LLL约简算法将增加Babai点的成功概率。最后，我们严格地表明，应用LLL减少算法也将减少球形解码器的计算复杂性，这是由文献中搜索树中的节点数近似测量的
2014-06-17 cs.IT math.IT
Sphere Decoder with Box Optimization for FTN Non-orthogonal FDM System
1975年，J.E. Mazo展示了单载波二进制信号的潜在快于奈奎斯特（FTN）增益。如果通过最佳检测器消除符号间干扰，则FTN单载波二进制信号可以比奈奎斯特信号多传输24.7%的比特，而不会损失比特出错率性能，这被称为Mazo极限。本文提出了一种在FTN非正交频分复用（FTN-NOFDM）系统中应用带盒优化（BO）的球形译码器（SD）来降低载波间干扰（ICI）的方法。与传统的SD相比，带BO的SD在降低ICI方面具有相同的性能，但搜索过程中平均扩展节点数显著减少，尤其是对于高阶调制格式，可以降低接收机的复杂度。当带宽压缩因子$α$被设置为0.802时，QPSK调制的FTN-NOFDM的传输速率比奈奎斯特速率快24.7%，并且其具有与正交频分复用（OFDM）几乎相同的性能，这与Mazo极限很好地吻合。$α$等于0.5的QPSK调制的FTN-NOFDM（频谱效率为4比特/s/Hz）优于16 QAM调制的OFDM约1.5 dB。$α$等于0.67和0.5的16 QAM调制的FTN-NOFDM（频谱效率分别为6 bit/s/Hz和8 bit/s/Hz）分别优于64 QAM调制的OFDM和256 QAM调制的OFDM约1.5 dB和2 dB。因此，FTN-NOFDM将是未来带宽受限无线通信中一种很有前途的调制方案。
2020-01-31 cs.IT math.IT
Two Methods for Decreasing the Computational Complexity of the MIMO ML Decoder
我们提出使用QR分解排序和Dijkstra算法，用于降低球解码器的计算复杂性，用于ML检测信号的多天线衰落信道。QR分解排序降低了搜索部分的解码器的复杂度，而解码器的预处理部分所需的复杂度略有增加。Dijkstra算法在增加译码器存储复杂度的同时，降低了译码器搜索部分的复杂度。计算机模拟表明，所提出的方法大大降低了译码器的复杂度。
2004-10-18 cs.IT math.IT
Time-Out Lattice Sequential Decoding for the MIMO ARQ Channel
在多输入多输出（MIMO）自动重传请求（ARQ）信道中，采用增量冗余格型空时码结合列表译码器进行联合检错和纠错，可以实现分集-复用-时延的最优折衷.这样的解码器是基于最小均方误差格解码原理，其使用球形解码算法来实现。然而，对于低到中等信噪比，尤其是对于大信号尺寸，球形解码器遭受高计算复杂性。在本文中，我们想构建一个更有效的解码器，是能够实现最佳的权衡与低得多的复杂性。特别是，我们将研究的吞吐量性能复杂度的权衡顺序解码算法和预处理和终止策略的效果。我们表明，通过分析和仿真，使用\textit{lattice sequential decoder}，实现了一个超时算法的联合错误检测和纠正，MIMO ARQ信道的最佳折衷可以实现解码复杂度显着降低。
2011-10-04 cs.IT math.IT
Lower Bound on the Error Rate of Genie-Aided Lattice Decoding
研究genie辅助格型解码的字错误率下界，证明其优于 α_MMSE 单次解码，并通过覆盖球与有效球给出界、估计及高功率渐近式和CRC polar码实现。
2025-01-08 cs.IT math.IT
A Unified Framework for Tree Search Decoding : Rediscovering the Sequential Decoder
我们考虑线性高斯信道编码传输的接收机设计。我们限制自己的类格码和制定的联合检测和解码问题作为一个最接近的格点搜索（CLPS）。在这里，采用树搜索框架来解决CLPS。在我们的框架中，CLPS算法分解成预处理和树搜索阶段。预处理阶段的作用是以{ \em matched}的形式向搜索阶段公开树结构。我们认为，最小均方误差判决反馈（MMSE-DFE）前端是有助于解决联合检测和解码问题，在一个单一的搜索阶段。它进一步表明，MMSE-DFE滤波允许使用格约简方法，以降低复杂性，在边际性能损失的代价，并解决欠定线性系统。对于搜索阶段，我们提出了一个通用的方法，基于分支定界（BB）算法，并表明它包括所有现有的球解码器的特殊情况。建议的通用算法进一步允许一个有趣的分类树搜索解码器，揭示了更多的光的结构特性的所有已知的球解码器，并启发设计更有效的解码器。特别是，一个有效的解码算法，类似于众所周知的法诺顺序解码器被确定。通过在多个MIMO和ISI场景下的仿真结果和分析参数，建立了所提出的MMSE-Fano解码器实现的优异性能-复杂度折衷。
2005-06-09 cs.IT math.IT
Sparsity-aware sphere decoding: Algorithms and complexity analysis
最小二乘问题涉及求解未知向量的分量是整数值的方程组，在广泛的应用中出现。在许多情况下，未知向量是稀疏的，即，它的大部分条目都是零。例子包括在无线通信，数字指纹和阵列比较基因组杂交系统中的应用。通常用于解决整数最小二乘问题的球形解码可以利用关于未知向量的稀疏性的知识来执行对解的计算有效的搜索。在本文中，我们制定和分析的稀疏感知球解码算法，施加$\ell_0$ -范数约束的可容许的解决方案。稀疏信道估计和源分配应用的典型字母的算法的预期复杂度的解析表达式推导和验证通过广泛的模拟。实验结果表明，与传统的稀疏感知球形译码算法相比，稀疏感知球形译码算法具有更好的性能和速度。此外，推导了二进制字母表的稀疏感知球形译码算法的复杂度方差。该算法的搜索空间可以通过对目标函数的值施加下界来进一步减小。该算法被修改，以允许这样一个下界技术和模拟说明该方法的有效性。该算法的性能证明在稀疏信道估计的应用程序中，它示出的稀疏感知球解码器执行接近理论下限。
2014-02-06 cs.IT math.IT
Multipoint Code-Weight Sphere Decoding: Parallel Near-ML Decoding for Short-Blocklength Codes
Korea University（韩国大学）；POSTECH（浦项科技大学）
本文提出了一种适用于短块长低速率码的并行近ML解码方法，通过两阶段解码框架实现高效低延迟的解码性能。
2026-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
Soft-Input Soft-Output Sphere Decoding
软输入软输出（SISO）检测算法形成迭代解码的基础。相关联的计算复杂性通常对实际的接收机实现提出重大挑战，特别是在多输入多输出无线系统的上下文中。在本文中，我们提出了一个低复杂度的SISO球解码器，它是基于单树搜索范式，最初提出的软输出检测在Studer等人，IEEE J-SAC，2008年。该算法采用裁剪的外在对数似然比的树搜索，这不仅导致显着的复杂性节省，但也允许通过调整一个单一的参数，以涵盖一个大的性能/复杂性权衡区域。
2008-11-26 cs.IT math.IT
Low-Complexity Sphere Decoding of Polar Codes based on Optimum Path Metric
极化码的球形译码（SD）是实现最大似然（ML）译码误码性能的一种有效方法。但是传统的球形解码器的复杂度仍然很高，其中枚举目标球体中的候选者并且半径逐渐减小，直到没有可用的候选者在球体中。为了降低SD算法的复杂度，本文提出了一种具有高效枚举的堆栈SD（SSD）算法。该算法基于一种新的路径度量，在对球体内的候选节点进行枚举时，可以有效地缩小搜索范围。该度量遵循一个精确的ML规则，并采取了整个接收序列的充分利用。此外，提供了另一个非常简单的度量作为高信噪比状态中的ML度量的近似。对于短极化码，在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明，基于该度量的SSD的复杂度比传统的SD低100倍.
2013-08-13 cs.IT math.IT
Generic Decoding in the Sum-Rank Metric
我们提出了第一个非平凡的通用解码算法的代码在秩和度量。新方法结合了著名的通用解码器的汉明和秩度量的想法。对于相同的码参数和错误数量，新的通用解码器具有比已知的通用解码器更大的期望复杂度，对于汉明度量，并且比已知的秩度量解码器更小。此外，我们给出了一个正式的硬度减少，提供证据表明，通用的和秩解码是计算困难的。作为上述的副产品，我们解决了一些基本的编码问题的和秩度量：我们给出了一个算法来计算一个给定的和秩半径的球体的确切大小，也给出了一个上界作为一个封闭的公式;我们研究擦除解码相对于两个不同的概念的支持。
2021-10-28 cs.IT math.IT
An Adaptive Conditional Zero-Forcing Decoder with Full-diversity, Least Complexity and Essentially-ML Performance for STBCs
Golden码和3天线Perfect码的低复杂度、基本ML解码技术是由Jenanunpiboon、Howard和Calderbank介绍的。虽然没有给出译码器的理论分析，但仿真结果表明，该译码技术具有接近最大似然（ML）的性能。受这种技术的启发，本文介绍了两种新的低复杂度空时分组码（STBC）译码器--自适应条件迫零（ACZF）译码器和具有连续干扰消除的ACZF译码器（ACZF-SIC），其中包括作为一个特殊情况下的解码技术的Chananunpiboon等人。我们表明，ACZF和ACZF-SIC解码器都能够实现全分集，并且我们给出了STBC利用这些解码器给出全分集的充分条件。然后，我们表明，黄金码，3和4天线完美码，3天线线程代数空时码和4天线速率2码的Srinath和Rajan都是全分集ACZF/ACZF-SIC解码的复杂度严格小于ML解码器。仿真结果表明，所提出的译码方法对所有这五种码的性能与ML译码相同。这些空时分组码与所提出的译码算法一起在2、3和4个发射天线的译码复杂度和误码性能方面优于所有已知的码。我们还提供了全分集ACZF/ACZF-SIC解码的复杂度的下限。上面列出的所有五个码都达到了这个下限，因此在最小化ACZF/ACZF-SIC解码复杂度方面是最佳的。ACZF和ACZF-SIC解码器都适用于球形解码实现。
2012-05-03 cs.IT math.IT
Parameter-free $\ell_p$-Box Decoding of LDPC Codes
低密度奇偶检验（LDPC）码的乘子交替方向译码（ADMM）因其在错误平层区域的优异性能而受到广泛关注。在本文中，我们开发了一个无参数的解码器的基础上线性规划（LP）解码，通过取代的二进制约束与一个盒子和$\ell_p$球的交集。一个有效的$\ell_2$盒ADMM的设计，以处理这个模型在一个分布式的方式。数值实验表明，该译码器对不同信噪比和信道有较好的适应性。
2018-04-24 cs.IT math.IT
Fixed Point Realization of Iterative LR-Aided Soft MIMO Decoding Algorithm
为了提供高数据率，多输入多输出（MIMO）系统已经得到广泛的赞誉。最近，已经提出了格约简（LR）辅助检测器，以实现低复杂度的最大似然（ML）性能。本文提出了一种基于迭代软判决的LR辅助K-best译码器的不动点设计，降低了现有球形译码器的复杂度。提出了一种基于仿真的字长优化方法，用于K-best译码器的物理实现。仿真结果表明，对于不同调制方式的8 × 8 MIMO系统，16 bit精度的定点结果可以使出错率（BER）下降保持在0.3 dB以内。
2015-03-31 cs.IT math.IT
Practical Encoder and Decoder for Power Constrained QC-LDPC lattices
LDPC格是第一个采用迭代译码算法的格族，在高维情况下具有很好的性能。本文引入准循环低密度奇偶检验（QC-LDPC）格作为LDPC格的一种特殊情况，并以一个二进制QC-LDPC码作为其底层码。这些格是从格的构造A获得的，提供我们使用移位寄存器有效地对它们进行编码。为了受益于编码器的线性复杂度的维度的格，我们得到的生成矩阵，这些格在“准循环”的形式。提出了一种基于和积算法的低复杂度QC-LDPC格译码算法。为了设计格码，将QC-LDPC格与嵌套格成形相结合，嵌套格成形使用子格的Voronoi区域进行码成形。给出了采用最佳量化器时，我们的维数为$40$，$50$和$60$的格码的成形增益和成形损失.因此，我们建立了一个家庭的格码，执行实际上接近球界。
2016-03-22 cs.IT math.IT
Block-Orthogonal Space-Time Code Structure and Its Impact on QRDM Decoding Complexity Reduction
速率=发射天线数目的全速率空时码（STC）具有高复用增益，但即使在使用诸如球形或QRDM解码器的复杂度降低的解码器进行解码时也具有高解码复杂度。在本文中，我们介绍了一个新的码STC属性称为块正交属性，它可以利用QR分解为基础的解码器，以实现显着的解码复杂度降低，而性能损失。我们表明，这样的复杂性降低原则可以受益于现有的代数码，如完美和DjABBA码，由于其固有的（但以前未发现）块正交属性。此外，我们构建和优化新的全速率BOSTC（块正交STC），进一步最大限度地降低QRDM复杂度的潜力。对译码复杂度与误出错率（BER）性能的仿真结果表明，只要QRDM译码器工作在降低复杂度的模式下，新BOSTC码的性能优于所有已知码，且该码具有理想的复杂度饱和特性.
2011-10-06 cs.IT math.IT
Generalized ABBA Space-Time Block Codes
介绍了一种系统地构造在任意星座上、任意发射天线数的酉速率全分集线性空时分组码。通过推广现有的ABBA空时分组码，又称准正交空时分组码（QO-STBC）的代码。此外，一个完全正交（符号的符号）解码器的新的广义ABBA（GABBA）码。这种非常低复杂度的解码器依赖于代码结构的分区正交特性，以将接收到的信号矢量分解成较低维度的元组，每个元组仅依赖于发送符号的某些子集。正交可解码性来自于这种技术的嵌套应用，而不需要矩阵求逆或迭代信号处理。GABBA码在广义衰落信道上的最大似然（ML）解码的准确误码率概率进行了分析评估，并与所提出的正交解码器的仿真结果进行了比较。比较表明，建议的GABBA解决方案，尽管其非常低的复杂度，实现几乎相同的性能的界限对应的ML解码系统，特别是在系统中具有大量的天线。
2005-10-02 cs.IT math.IT
Sphere decoding complexity exponent for decoding full rate codes over the quasi-static MIMO channel
在准静态多输入多输出（MIMO）信道环境下，考虑了球形译码（SD）算法对一类全速率线性空时码的高信噪比（SNR）渐近复杂度要求。由于SD复杂度具有由随机信道、噪声和码字实现引起的随机波动，所引入的SD复杂度指数设法简明地描述SD算法实现任意接近最佳解码性能所需的计算储备。SD复杂度指数的界和精确表达式得到的任意性能特性的代码的大家庭的解码。对于解码最近推出的线程循环划分代数（CDA）为基础的代码的特定示例-唯一目前已知的明确的设计，是统一的最佳分集复用权衡（DMT）-SD复杂度指数示出采取特别简洁的形式作为一个非单调函数的复用增益。到目前为止，SD复杂度指数还描述了任何解码器的最小已知复杂度，该解码器可以可证明地实现在高SNR限制下消失的最大似然（ML）性能的差距。
2011-02-07 cs.IT math.IT
Optimum Low-Complexity Decoder for Spatial Modulation
本文提出并分析了一种新的低复杂度的空间调制检测算法--最大长度的最小距离（minimum-distance of maximum-length，m-M）算法。提出的m-M算法是一种智能搜索方法，适用于SM树搜索解码器。针对三种不同的情况研究了m-M算法的行为：i）接收机侧的完美信道状态信息（CSIR），ii）固定信道估计误差方差的不完美CSIR，以及iii）可变信道估计误差方差的不完美CSIR。此外，m-M算法的复杂度被认为是一个随机变量，这是仔细分析的所有情况下，使用概率工具。基于球形解码器（SD）和排序概念的组合，m-M算法保证找到最大似然（ML）解决方案，与SM-ML和现有的SM-SD算法相比，解码复杂度显著降低;与SM-ML解码器相比，它可以在完美CSIR和不完美CSIR的最坏情况下分别降低高达94%和85%的复杂度。蒙特卡罗模拟结果提供支持我们的研究结果，以及派生的分析复杂性降低表达式。
2019-07-14 cs.CC cs.IT math.IT
Reliable Detection for Spatial Modulation Systems
空间调制（SM）是一种很有前途的多输入多输出系统，用于提高频谱效率。最大似然（ML）解码器联合检测发送的SM符号，这具有高复杂度。本文提出了一种新的基于树搜索的可靠球形译码器（RSD）算法。RSD算法的基本思想是减少树搜索的规模，然后在减少的树搜索中执行智能搜索方法来找到解。建议RSD算法提供了一个显着降低解码复杂度相比，ML解码器和现有的解码器以及。此外，RSD算法提供了一个灵活的比特出错率（BER）性能和解码复杂度之间的权衡，以便为广泛的实际硬件实现是可靠的。对RSD算法的误码性能和译码复杂度进行了分析，并进行了蒙特卡罗仿真。
2020-06-09 cs.CC cs.IT math.IT
Achieving Low-Complexity Maximum-Likelihood Detection for the 3D MIMO Code
3D MIMO码是一种用于分布式MIMO广播的鲁棒且高效的空时分组码（STBC），但具有高的最大似然（ML）解码复杂度。本文首先分析了三维MIMO码的一些性质，证明了三维MIMO码是快速可译码的。证明了在准静态信道中，采用多进制平方QAM调制，ML译码的复杂度可以由原来的O（M^8）降低到O（M^4.5）.因此，我们提出了一个简化的ML解码器利用3D MIMO代码的独特属性。仿真结果表明，提出的简化ML解码器可以实现更低的处理时间延迟相比，经典的球形解码器与Schnorr-Euchner枚举。
2014-01-14 cs.IT cs.NI math.IT
Generalized Sparse Regression Codes for Short Block Lengths
稀疏回归码（Sparse Regression Codes，简称RST）将压缩感知的稀疏信号恢复框架与差错控制编码技术相结合。编码产生的码字是字典矩阵的列的\emph{sparse}线性组合。使用稀疏信号恢复算法来完成LDPC解码。我们构造字典矩阵使用黄金码和相互无偏基地，并制定适当的推广的GREEN（GREEN）。我们开发了一个贪婪的解码器，称为匹配和解码（MAD）算法，并提供其分析无噪声恢复保证。我们提出了一种并行贪婪搜索技术，称为并行MAD（PMAD），以提高性能。我们描述的适用性的GST-PMAD解码器的多用户信道，提供了一个非正交多址接入方案。我们提出的数值结果比较块出错率（BLER）的性能，在AWGN信道的GST-B算法，在短块长度制度。PMAD解码器给出了比近似消息传递解码器更好的误比特率。当与其他现有码相比时，具有PMAD的GC 32提供了可比较的和有竞争力的BLER性能。在多用户信道中，GARCH与PMAD译码器的性能优于具有相同频谱效率的正交多址接入方案的球形填充下界。
2023-03-24 cs.IT eess.SP math.IT
