Linear-Programming Decoding of Nonbinary Linear Codes
提出了环上非二元线性码的线性规划译码框架。该框架便于使用编码符号的直接调制映射的编码调制系统的基于线性编程的接收。证明了所得到的LP译码器具有“最大似然证书”性质。它还表明，解码器的输出是最低成本的伪码字。证明了线性规划的伪码字与图覆盖的伪码字的等价性。本文还证明了当调制器-信道组合满足一定的对称性条件时，系统的码字出错率性能与发送码字无关。两个替代的多面体用于线性规划解码的研究，它表明，对于许多类的代码，这些多面体产生的复杂性优势解码。这些多面体表示导致各种各样的经典非二进制线性码的多项式时间解码器。LP解码性能示出了[11，6]三进制Golay码与三进制PSK调制在AWGN上，在这种情况下，它示出的LP解码器的性能是码字错误率最佳的硬判决为基础的解码。LP解码也模拟了中等长度的三进制和四进制LDPC码与相应的PSK调制在AWGN。
2009-06-04 cs.IT math.IT
On the Structure of the Capacity Region of Asynchronous Memoryless Multiple-Access Channels
无记忆多路存取通道的异步容量区域是某些多面体的并集。众所周知，这种多面体的顶点可以通过称为连续解码的技术来接近。还已知的是，连续解码的扩展适用于这种多面体的主面。该扩展包括以这样的方式形成用户组，即组内的用户被联合解码，而组被相继解码。本文更进一步。它表明，连续解码扩展到上述多面体的每一个面。从分配给该面上的标签获得感兴趣面上的所有速率的组组成以及解码顺序。从标签中可以提取一些结构属性，例如对应面的尺寸以及两个面是否相交。任何给定尺寸的面数的表达式也来自标签。
2008-02-23 cs.IT math.IT
A PDD Decoder for Binary Linear Codes With Neural Check Polytope Projection
Zhejiang University（浙江大学）
线性规划是一种重要的二元线性码译码技术。然而，LP解码的优点，例如低错误平层和强理论保证等，以高计算复杂度和低信噪比（SNR）区域的低性能为代价。在这封信中，我们采用惩罚对偶分解（PDD）的框架，并提出了一个PDD算法来解决基于基本多面体的最大似然（ML）解码问题。此外，我们建议将机器学习技术集成到PDD解码算法中最耗时的部分，即，检查多面体投影（CPP）。受多层感知（MLP）理论上可以逼近任何非线性映射函数的启发，提出了一种专门设计的神经CPP（NCPP）算法，以降低解码延迟。仿真结果验证了所提算法的有效性。
2020-06-11 cs.IT cs.LG eess.SP
Bounds on the Threshold of Linear Programming Decoding
而许多结果是已知的低密度奇偶校验码的消息传递迭代解码下的合奏阈值，这是不是线性规划解码的情况下。为了缩小这一知识差距，本文提出了一些界限的低密度奇偶校验码系综下的线性规划解码的阈值。
2006-02-26 cs.IT math.IT
Mathematical Programming Decoding of Binary Linear Codes: Theory and Algorithms
数学规划是应用数学的一个分支，最近被用来推导新的解码方法，挑战建立，但往往启发式算法的基础上迭代消息传递。在解码的背景下使用的数学规划的概念包括线性，整数和非线性规划，网络流，对偶概念以及拟阵和多面体理论。本文综述了基于数学规划方法的二进制线性码在二进制输入无记忆对称信道上的解码方法，并对其进行了分类。
2014-04-28 cs.IT math.IT
Interior-Point Algorithms for Linear-Programming Decoding
内点算法是求解线性规划问题的一类非常有趣的算法。在本文中，我们研究有效的实现这些算法解决线性规划中出现的线性规划解码器制定。
2008-02-11 cs.IT math.IT
Introduction to Mathematical Programming-Based Error-Correction Decoding
解码error-correctingg码的数学优化方法，最重要的是线性规划，已成为一个重要的替代方法，代数和迭代解码方法，因为它的介绍费尔德曼等人。首先庆祝主要是其分析能力，现实世界中的应用LP解码现在触手可及的最新研究。本文详细介绍了数学优化和编码理论，并回顾了这两个领域的共同点。
2015-08-31 cs.IT math.IT
A Reduced-Complexity Projection Algorithm for ADMM-based LP Decoding
乘法器的交替方向法最近被用于低密度奇偶校验码的线性规划译码。在奇偶多面体上的投影计算是该算法的核心，通常涉及排序操作，这是投影的主要工作。在本文中，我们提出了一个算法，具有较低的复杂度来计算这个投影。该算法依赖于奇偶多面体的递归结构中的新发现，并迭代地修复选定的组件。与最先进的预测相比，它需要的算术运算减少了37%。此外，它不涉及排序操作，这在所有精确的最先进的投影算法中是需要的。这两个优点使得它对高效的硬件和软件实现具有吸引力。
2019-01-10 cs.IT math.IT
Graph-Cover Decoding and Finite-Length Analysis of Message-Passing Iterative Decoding of LDPC Codes
本文的目标是推导出一个框架，用于低密度奇偶校验码的消息传递迭代译码的有限长度分析。为此，我们引入了图覆盖解码的概念。而在最大似然解码中，代码中的所有码字都竞争成为接收向量的最佳解释，在图覆盖解码下，代码的Tanner图表示的所有有限覆盖中的所有码字都竞争成为最佳解释。我们对图覆盖解码感兴趣，因为它是一种理论工具，可以用来显示线性规划解码和消息传递迭代解码之间的联系。也就是说，一方面，事实证明，图覆盖解码本质上等同于线性规划解码。另一方面，由于迭代的、局部操作的解码算法（如消息传递迭代解码）无法区分底层的Tanner图和任何覆盖图，因此图覆盖解码可以作为解释消息传递迭代解码行为的模型。理解图覆盖解码的行为相当于理解所谓的基本多面体。因此，我们给出了这个多面体的一些特征，并解释了它与早期概念的关系，这些概念是为了理解有限长度代码的消息传递迭代解码的行为而引入的。
2005-12-20 cs.IT math.IT
Reducing the Complexity of the Linear Programming Decoding
在本文中，我们展示了如何线性规划（LP）解码器的复杂性可以降低。我们使用3度检查方程来模拟所有的变异检查度。LP译码的复杂度直接与约束的个数有关。算法复杂度为O（n*（2^n））。我们的方法将约束的数量减少到O（n）。
2014-09-16 cs.IT math.IT
Linear-programming Decoding of Non-binary Linear Codes
我们开发了一个框架的线性规划（LP）解码的非二进制线性码环。我们证明了由此产生的LP解码器具有“最大似然证书”属性，并且我们表明解码器输出是最低成本的伪码字。证明了线性规划的伪码字与图覆盖的伪码字的等价性。LP解码性能示出的（11，6，5）三进制Golay码与三进制PSK调制在AWGN，在这种情况下，它示出的LP解码器的性能是码字错误率最佳的硬判决为基础的解码。
2007-10-10 cs.IT math.IT
Efficient Linear Programming Decoding of HDPC Codes
提出了几种改进的高密度奇偶检验（HDPC）码的线性规划（LP）译码算法。首先，我们使用一个代码的自同构群来创建奇偶校验矩阵的多样性，并从冗余的奇偶检验产生有效的削减。其次，我们提出了一个有效的混合整数解码器，利用分支定界方法。我们进一步提高建议的解码器，通过删除非活动的约束，并通过适应奇偶检验矩阵之前，根据信道的观察解码。基于仿真结果，所提出的解码器实现接近ML的性能与合理的复杂度。
2009-12-19 cs.IT math.IT
An Iterative Joint Linear-Programming Decoding of LDPC Codes and Finite-State Channels
在本文中，我们介绍了一个有效的迭代求解器的联合线性规划（LP）译码的低密度奇偶校验（LDPC）码和有限状态信道（FSC）。特别是，我们扩展的迭代近似LP解码的方法，提出了Vontobel和Koetter和探索Burshtein，这个问题。利用联合译码LP的双域结构，得到了一种收敛的迭代算法，其结构类似于基于BCJR的Turbo均衡（TE）。结果是联合迭代解码器，其复杂度类似于TE，但其性能类似于联合LP解码。该解码器的主要优点是，它似乎提供了联合LP解码的可预测性和TE的计算复杂性的优越性能。
2011-02-09 cs.IT math.IT
On Pseudocodewords and Decision Regions of Linear Programming Decoding of HDPC Codes
在本文中，我们探讨了线性规划（LP）解码的决策区域。我们比较了LP解码器，置信传播（BP）解码器和最佳最大似然（ML）解码器的决策区域。我们研究了最小权重伪码字对LP解码的影响。我们提出了全局优化作为一种方法，用于找到一个给定的代码的最小pseudoweight以及最小重量发电机的数量。我们提出了一个完整的pseudoweight分布[24; 12; 8]扩展Golay码，并提供理由，为什么pseudoweight分布不能单独用于获得一个严格的上限的错误概率。
2011-06-14 cs.IT math.IT
Adaptive Methods for Linear Programming Decoding
线性规划（LP）解码失败的可检测性和通过添加新的约束条件来改进的可能性激励使用自适应方法来选择底层LP问题的约束条件。在本文中，我们做了第一步，在研究这种方法，并表明它可以显着降低问题的复杂性，这原本是指数的最大检查节点的程度。我们进一步表明，自适应地添加新的约束，例如，通过结合奇偶检验，可以提供很大的增益的性能。
2007-03-24 cs.IT math.IT
Adaptive Linear Programming Decoding
线性规划（LP）解码失败的可检测性及其通过添加新的约束来改进的潜力激励使用自适应方法来选择LP问题的约束。在本文中，我们做了第一步，在研究这种方法，并表明它可以显着降低问题的复杂性，这原本是指数的最大检查节点的程度。我们进一步表明，自适应地添加新的约束，例如，通过结合奇偶检验，可以提供很大的增益的性能。
2006-01-23 cs.IT math.IT
A Near Maximum Likelihood Decoding Algorithm for MIMO Systems Based on Semi-Definite Programming
在多输入多输出（MIMO）系统中，最大似然（ML）解码等价于在N维复空间中找到最近的格点。一般来说，这个问题是NP难的。本文提出了一种基于半定规划（SDP）的拟极大似然算法。我们介绍了几个SDP松弛模型的MIMO系统，随着复杂性的增加。我们使用边界点方法来求解模型，并获得了近似ML的性能与多项式计算复杂性。应用格基约简进一步降低求解这些模型的计算复杂性。所提出的松弛模型也用于MIMO系统中的软输出解码。
2007-05-31 cs.IT math.IT
On the Joint Decoding of LDPC Codes and Finite-State Channels via Linear Programming
本文将Feldman等人提出的二进制线性码的线性规划译码器推广到二进制输入有限状态信道的联合译码。特别是，我们提供了一个严格的定义LP联合解码伪码字（JD-PCW），使码字和JD-PCW之间的成对错误概率的评估。这自然会导致解码器故障概率的可证明上限。如果信道是有限状态符号间干扰信道，则LP联合解码器也具有最大似然（ML）证书属性，并且所有整数值解都是码字。在这种情况下，相对于ML解码的性能损失可以完全由分数值JD-PCW来解释。
2010-06-07 cs.IT math.IT
Linear Programming Decoding of Binary Linear Codes for Symbol-Pair Read Channels
本文提出了一种新的码元对读通道的二元线性码译码算法。符号对读通道最近由Cassuto和Blaum引入，以模拟具有高写入分辨率但低读取分辨率的通道。所提出的解码算法是基于线性规划（LP）。证明了所提出的LP解码器具有最大似然（ML）证书属性，即，当ML码字是整数时，保证解码器的输出是ML码字。我们还介绍了分数对距离$d_{fp}$的代码，这是一个下界的对距离。它被证明，建议的LP解码器将纠正高达$\lceil d_{fp}/2\rceil-1$对错误。
2015-09-29 cs.IT math.IT
Improved Linear Programming Decoding using Frustrated Cycles
我们考虑使用低密度奇偶校验码在二进制输入加性高斯白噪声信道上的传输。用于解码低密度奇偶校验码的最流行的技术之一是线性规划解码器。一般来说，线性规划解码器是次优的。即，字出错率高于最佳最大后验解码器。在本文中，我们提出了一个系统的方法来提高线性规划解码器。更准确地说，在线性规划输出分数解的情况下，我们给出了一个简单的算法来识别导致线性规划输出为分数解的受挫环。然后添加这些周期，自适应的基本线性规划，我们表现出改善的字出错率的性能。
2011-05-24 cs.IT math.IT
Adaptive Cut Generation Algorithm for Improved Linear Programming Decoding of Binary Linear Codes
线性规划（LP）解码通过将等价的ML整数规划（IP）问题松弛成更容易解决的LP问题来近似线性分组码的最大似然（ML）解码。LP问题由一组框约束连同一组称为“奇偶不等式”的线性不等式来定义，所述线性不等式是从由码的奇偶校验矩阵的行表示的约束导出的，并且可以迭代地和自适应地添加。在本文中，我们首先推导出一个新的必要条件和一个新的充分条件，违反奇偶不等式约束，或“切割”，在一个点的单位超立方体。然后，我们提出了一种新的和有效的算法来产生奇偶不等式来自某些额外的冗余奇偶检验（RPC）的限制，可以消除伪码字产生的LP解码器，往往显着提高解码器的错误率性能。切割生成算法基于线性分组码的初始奇偶校验矩阵的特定变换。我们还设计了两个变化的建议解码器，使其更有效地结合新的切割生成算法。对几种低密度奇偶校验（LDPC）码的仿真结果表明，所提出的译码算法大大缩小了LP译码与ML译码的性能差距。
2012-06-07 cs.IT math.IT
Low-Complexity Linear Programming Based Decoding of Quantum LDPC codes
针对量子LDPC码置信传播译码的错误平层问题，提出低复杂度SB-LP算法及带提前停止准则的SB-MS后处理方案，可将错误平层降低2至3个数量级。
2024-01-19 cs.IT math.IT
Towards Low-Complexity Linear-Programming Decoding
本文研究了低密度奇偶校验码的线性规划译码问题。虽然很明显可以使用任何通用LP求解器来求解解码问题中出现的LP，但我们在本文中认为，手头的LP配备了许多应该利用的结构。为了实现这一目标，我们研究了对偶LP，并展示了坐标上升方法如何导致非常简单的更新规则，这些规则与最小和算法紧密相连。此外，用软极小值替换对偶LP公式中的极小值，得到与和积算法紧密相关的更新规则。这表明，具有类似于最小和算法和积算法的复杂性的LP求解器是可行的。最后，我们还讨论了一些基于次梯度的方法。
2006-02-26 cs.IT math.IT
Codeword-Independent Performance of Nonbinary Linear Codes Under Linear-Programming and Sum-Product Decoding
考虑一种编码调制系统，其中非二进制编码符号直接映射到非二进制调制信号。证明了当调制器-信道组合满足一定的对称性条件时，码字出错率性能与发送码字无关。结果表明，这一结果适用于线性编程解码器和总和产品解码器。特别地，这为映射到PSK星座的非二进制码提供了自然的调制映射，用于在诸如AWGN信道或具有AWGN的平坦衰落信道的无记忆信道上传输。
2008-05-19 cs.IT math.IT
Efficient implementation of linear programming decoding
虽然线性规划（LP）解码比迭代消息传递（IMP）解码为有限长度性能分析提供了更大的灵活性，但由于松弛LP问题的大小和使用通用LP求解器的效率低下，以其原始形式实现在计算上更复杂。本文探讨了低密度奇偶校验（LDPC）码的快速LP译码的思想。我们首先证明，通过修改以前报道的自适应LP解码方案，以允许去除不必要的约束，LP解码可以通过解决一些LP问题，包含最多一个线性约束来自每个奇偶校验约束。通过利用这个属性，我们研究了稀疏的邻点实现解决这个序列的线性规划。由于最复杂的部分，每一次迭代的相邻点算法是一个（通常是病态的）系统的线性方程组的解决方案，寻找步骤的方向，我们提出了一个预处理算法，以方便迭代求解这样的系统。所提出的预处理算法与LDPC码的编码过程类似，通过理论分析和计算机模拟结果证明了该算法的有效性。
2009-02-04 cs.IT math.IT
Turbo Analog Error Correcting Codes Decodable By Linear Programming
本文提出了一种新的Turbo模拟纠错编码方案，适用于受脉冲噪声污染的实值信号。这种Turbo码通过使用概率方法改进了Donoho的确定性构造。更具体地说，我们的构造通过允许极小的错误概率（随着块大小的增加）来纠正比Donoho矩阵更多的错误。将长分组码的译码问题分解为两组并行的线性规划问题。与一步线性规划解码相比，这导致解码复杂度的显著降低。
2009-12-23 cs.IT math.IT
Convergence of Weighted Min-Sum Decoding Via Dynamic Programming on Trees
应用最大积（和置信传播）算法的循环图是现在相当流行的最佳分配问题。这主要是由于它们的低计算复杂性和令人印象深刻的性能在实践中。然而，对于收敛和/或收敛解的最优性所需的条件还没有普遍的理解。本文分析了LDPC码的衰减最大积（AMP）译码和加权最小和（WMS）译码，当权参数β足够小时，这两种译码都能保证收敛到一个不动点。证明了如果不动点满足一定的相容性条件，则它必然是线性规划解和极大似然解。对于（dv，dc）-正则LDPC码，权必须满足β（dv-1）\leq 1，而Frey和Koetter提出的结果要求β（dv-1）（dc-1）< 1.给出了一个反例，证明了当β（dv-1）> 1时，不动点不一定是ML解.最后，阿罗拉等人最近的工作进行了探索的连接。LP解码的阈值。
2011-07-15 cs.IT math.IT
Matrix-Lifting Semi-Definite Programming for Decoding in Multiple Antenna Systems
本文提出了一种计算效率高的多天线系统的解码器。所提出的算法可以用于任何星座（QAM或PSK）和任何标记方法。解码器是基于矩阵提升半定规划（SDP）。所提出的方法的强度在于一个新的松弛算法应用于Mobasher等人的方法。这导致变量的数量从$(NK+1)^2$减少到$(2N+K)^2$，其中$N$是天线的数量和$K$是在每个实维星座点的数量。由于求解SDP的计算复杂性是变量数目的多项式函数，因此我们具有显著的复杂性降低。此外，该方法提供了一个更好的性能相比，最好的准最大似然解码方法在文献中报道。
2007-09-11 cs.IT math.IT
LP Decoding meets LP Decoding: A Connection between Channel Coding and Compressed Sensing
介绍了两种线性规划解码器，即信道编码线性规划解码（CC-LPD）和压缩感知线性规划解码（CS-LPD）。到目前为止，它们都是独立发展的。本文的目的是表明，有一个紧密的联系，一方面，CS-LPD的基础上的零-一测量矩阵的实数，另一方面，CC-LPD的二进制线性码，这是通过查看此测量矩阵作为一个二进制奇偶校验矩阵。这种连接允许将性能保证从一种设置转换到另一种设置。
2009-10-06 cs.IT math.IT
Improved linear programming decoding of LDPC codes and bounds on the minimum and fractional distance
我们研究LDPC码解码使用线性规划（LP）。LP框架的四个贡献。首先，提出了一种收紧LP松弛的新方法，从而改进LP解码器。其次，我们提出了一个算法，计算一个特定的代码的最小距离的下限。该算法的复杂度与块长度成二次方关系。第三，我们提出了一种方法来获得一个紧的分数距离的下限，也具有二次复杂度，因此小于以前现有的方法。最后，我们展示了如何得到广义LDPC码和非二进制LDPC码的基本LP多面体。
2010-12-07 cs.IT math.IT
Adaptive Linear Programming Decoding of Nonbinary Linear Codes Over Prime Fields
在这项工作中，我们考虑自适应线性规划（ALP）解码的线性码的有限域$\mathbb{F}_p$的大小$p$其中$p$是一个素数。特别是，我们提供了一个一般的建设有效的不等式的码字多面体的所谓的恒定重量嵌入的一个单一的奇偶校验（SPC）码在任何素数字段。该构造基于根据几个规则组装以形成不等式的左侧的构建块的类。在几乎双重对称的有效类的情况下，我们证明了所得到的不等式都是面定义的，而我们猜想这是真的，当且仅当类是有效的和对称的。对于$p=3$，只有一个有效的对称类，我们证明了所得到的不等式与所谓的单纯形约束一起给出了一个完整的和无冗余的描述嵌入SPC码的码字多面体。对于$p>5$，我们表明，有额外的方面以外的建议建设。我们使用这些不等式开发一个有效的（放松）ALP解码器一般（非SPC）的线性码在素域。其中的关键部分是基于动态规划原理的高效分离算法。此外，我们构造了一个解码器的线性码在任意字段$\mathbb{F}_q$与$q=p^m$和$m>1$的因子图表示，减少到几个实例的情况下$m=1$，这导致，在一般情况下，在放松的原始解码多面体。最后，我们提出了一个有效的切割生成算法来搜索冗余的奇偶校验，以进一步提高性能的最大似然解码短到中等块长度。数值实验证实，我们的新的解码器是非常有效的静态LP解码器相比，各种字段大小，校验节点度，和块长度。
2019-11-19 cs.IT math.IT
List decoding of toric codes
University of Crete（克里特大学）
本文针对由任意凸多胞体P定义的Toric码（一类通用多项式求值码），提出结合P几何与组合特性的Guruswami-Sudan推广算法，推导译码半径界，拓展了多项式求值码的列表译码研究。
2026-09-28 cs.IT math.IT
On Pseudocodewords and Improved Union Bound of Linear Programming Decoding of HDPC Codes
本文提出了一种改进的线性规划（LP）译码性能的联合界的二进制线性码在加性高斯白噪声信道中传输。定界技术是基于概率论中的二阶Bonferroni型不等式，它是由Prim的最小生成树算法最小化。该算法不仅需要校验矩阵的权谱，而且需要校验矩阵的基本锥生成元，但计算复杂性相对较低。它针对的是高密度奇偶校验码，其中它们的生成器的数量非常大，并且这些生成器密集地分布在欧几里得空间中。我们探讨了生成器密度，并在不同的奇偶校验矩阵表示之间进行比较。该密度的效果上的改进，建议的界比传统的LP联合界。本文还给出了BCH[31，21，5]码基本锥生成元的完整伪权分布。
2012-03-08 cs.IT math.IT
Decomposition Methods for Large Scale LP Decoding
当在对称信道上使用二进制线性纠错码时，最大似然解码问题的宽松版本可以被陈述为线性规划（LP）。该LP解码器可以用于以与现有技术的置信传播（BP）解码器相当的比特错误率解码纠错码，但是具有明显更强的理论保证。然而，当用标准LP解算器实现时，LP解码不容易缩放到现代纠错码的块长度。在本文中，我们借鉴分解方法从优化理论，特别是交替方向乘法器（ADMM），开发高效的分布式算法LP解码。关键的使能技术结果是奇偶多面体的几何形状的“两片”表征，奇偶多面体是单个奇偶检验码的所有码字的凸包。这个新的特征简化了点在多面体中的表示。利用这种简化，我们开发了一个有效的算法欧几里德范数投影到奇偶多面体。ADMM需要这种投影，并允许我们使用LP解码，其所有的理论保证，有效地解码大规模的纠错码。我们提出了长度超过1000的LDPC码的数值结果。LP解码的瀑布区域被视为以比和积BP略高的信噪比开始，然而，对于LP解码没有观察到错误平层，这不是BP的情况。我们使用ADMM实现LP解码的执行速度与我们的基线和积BP解码器一样快，是完全可并行的，并且可以看到以特别简单的时间表实现了一种消息传递。
2013-09-23 cs.IT math.IT math.OC
Low Complexity Linear Programming Decoding of Nonbinary Linear Codes
低密度奇偶校验（LDPC）码的线性规划（LP）译码在过去的几年里引起了研究界的广泛关注。LP译码的目标是开发一种具有与和积（SP）译码算法类似的纠错性能的算法，同时它应该服从数学分析。LP解码算法也被Flanagan等人扩展到非二进制线性码。然而，LP解码对于二进制和非二进制线性码的最重要问题是，标准LP求解器（如单纯形算法）的复杂性对于中等到大块长度的码仍然过大。为了解决这个问题，Vontobel等人提出了一种低复杂度的线性预测译码算法，该译码算法的复杂度与块长度成线性关系。在本文中，我们扩展了后者的工作，并提出了一个低复杂度的LP译码算法的非二进制线性码。我们使用的LP制定提出的Flanagan等人。作为基础，并推导出一对原始-对偶LP配方。然后，对偶LP被用来开发非二进制线性码的低复杂度LP译码算法。与二进制低复杂度LP译码算法相比，我们提出的算法与非二进制SP译码算法没有直接关系。然而，所提出的算法的复杂度是线性的块长度，并主要是由最大检查节点度的限制。作为概念的证明，我们还提出了一个仿真结果的$[80,48]$ LDPC码定义在$\mathbb{Z}_4$使用四相移键控在AWGN信道，我们表明，所提出的LP解码算法的纠错性能是类似的标准LP解码使用单纯形求解器。
2010-10-04 cs.IT math.IT
ADMM LP decoding of non-binary LDPC codes in $\mathbb{F}_{2^m}$
在本文中，我们开发了有效的译码器的非二进制低密度奇偶校验（LDPC）码使用交替方向乘法器（ADMM）。我们应用ADMM两个解码问题。第一个问题是线性规划（LP）解码。为了开发一个有效的算法，我们专注于非二进制码的领域的特征2。这允许我们将$\mathbb{F}_{2^m}$中的每个约束转换为$\mathbb{F}_{2}$中具有因子图表示的一组约束。将ADMM应用于LP解码问题会导致两种类型的非平凡子例程。第一种类型要求我们求解一个无约束二次规划。我们有效地解决了这个问题，利用从研究上述因子图获得的新结果。第二种类型需要在文献中研究的多面体上进行欧几里得投影，这种投影可以使用现成的技术有效地解决，这些技术在向量的维度上线性缩放以进行投影。ADMM LP解码与块长度成线性比例，与校验度成线性比例，与字段大小成二次比例。我们考虑的第二个问题是惩罚LP解码问题。该问题通过将惩罚项并入LP解码目标中来获得。惩罚项的目的是使非整数解（伪码字）更昂贵，从而提高解码性能。惩罚LP问题的ADMM算法需要欧氏投影到通过嵌入由非二进制单奇偶校验码指定的约束而形成的多面体上，这可以通过将ADMM技术应用于所得的二次规划来解决。经验上，这种解码器在低信噪比下实现了比LP解码低得多的出错率。
2015-07-28 cs.IT math.IT
Joint Decoding of LDPC Codes and Finite-State Channels via Linear-Programming
研究了有限状态信道（FSC）和低密度奇偶校验（LDPC）码的联合译码问题。在第一部分中，线性规划（LP）译码器的二进制线性码扩展到JD的二进制输入FSC。特别是，我们提供了一个严格的定义LP联合解码伪码字（JD-PCW），使AWGN中的码字和JD-PCW之间的成对错误概率的评估。这自然会导致解码器故障概率的可证明上限。如果信道是有限状态符号间干扰信道，则联合LP解码器也具有最大似然（ML）证书属性，并且所有整数值解都是码字。在这种情况下，相对于ML解码的性能损失可以完全由分数值JD-PCW来解释。在得到这些结果之后，我们发现一些元素与Flanagan在LP接收机上的早期工作是等价的。在第二部分中，我们为第一部分中讨论的联合LP解码器开发了一个有效的迭代求解器。特别是，我们扩展的迭代近似LP解码的方法，提出了由Vontobel和Koetter和Burshtein分析，这个问题。利用JD-LP的双域结构，我们得到了一个收敛的迭代联合LP译码算法，其结构类似于基于BCJR的Turbo均衡（TE）。其结果是一个联合迭代解码器，其每次迭代的复杂度是类似的TE，但其性能是类似的联合LP解码。该解码器的主要优点是，它似乎提供了联合LP解码的可预测性和TE的计算复杂性的优越性能。一个预期的应用是磁存储编码，其中所需的块出错率极低，系统性能难以通过仿真验证。
2011-07-27 cs.IT math.IT
Probabilistic Analysis of Linear Programming Decoding
本文对低密度奇偶校验码的线性规划译码进行了概率分析。具体来说，我们表明，对于一个随机的LDPC码合奏，线性规划解码器的费尔德曼等人。成功地纠正一个恒定的分数错误的概率很高。通过我们的分析保证的可纠正的错误的分数超过以前的非渐近结果LDPC码，特别是超过了最好的LP解码的因子大于10的前有限长度的结果。这种改进部分源于我们对概率比特翻转信道的分析，而不是对抗信道。在我们的分析的核心是一个新的组合表征LP解码成功，广义匹配的概念的基础上。我们分析的一个有趣的副产品是建立随机二分图中“概率扩展”的存在，其中只需要几乎每个（相对于每个）一定大小的集合扩展，对于比经典最坏情况设置大得多的集合。
2008-03-10 cs.DM cs.IT math.IT
Graph-Based Decoding in the Presence of ISI
我们提出了一个近似的最大似然检测ISI信道的基础上线性规划或消息传递。我们将检测问题转化为一个二进制译码问题，它可以很容易地与LDPC译码相结合。我们表明，对于某一类信道，在没有编码的情况下，所提出的技术提供了确切的ML解决方案，而没有指数复杂度的信道存储器的大小，而对于其他一些信道，这种方法具有非递减的故障概率SNR的增加。对线性规划下的误差事件进行了分析。
2007-07-09 cs.IT math.IT
Linear Programming Decoding of Spatially Coupled Codes
对于一个给定的家庭的空间耦合码，我们证明了LP阈值的BSC上的图覆盖系综是相同的LP阈值的BSC上的派生空间耦合系综。这一结果与Kudekar等人（2011，2012）的工作所指出的导出的空间耦合系综的BP阈值被认为大于图覆盖系综的BP阈值的事实形成对比。为了证明这一点，我们建立了一些与LP解码的对偶证据相关的性质，该对偶证据由Feldman等人（2007）引入并由Daskalakis等人（2008）简化。更确切地说，我们证明了一个双重证人，这是以前已知的LP解码成功是足够的存在也是必要的，是等价于某些非循环超流的存在。我们还推导出一个次线性的（在块长度）上界的任何边在这样的超流的重量，无论是定期LPDC码和空间耦合码，我们证明了定期LDPC码的界限是渐近紧的。此外，我们展示了如何贸易交叉概率为“LP过剩”的所有变量节点上，任何二进制线性码。
2013-03-05 cs.IT math.IT
Fast Min-Sum Algorithms for Decoding of LDPC over GF(q)
本文提出了一种GF（q）上LDPC码的快速最小和译码算法。该算法与David Declercq和Marc Fossorier在ISIT 05中提出的算法的不同之处仅在于最小和算法中水平扫描速度的提高。Declercq和Fossorier的算法通过减少配置的数量来加快计算速度，而我们的算法使用动态规划来代替。与构形简化算法相比，动态规划算法需要调整的参数少，在设计阶段简单易行。此外，它不存在由于配置减少而导致的性能下降问题，因为它通过动态规划有效地搜索整个配置空间。这两种算法具有相同的复杂度，并使用简单的操作，这是适合于硬件实现。
2006-09-15 cs.IT math.IT
A Separation Algorithm for Improved LP-Decoding of Linear Block Codes
最大似然（ML）译码是任意线性分组码的最优译码算法，可以写成一个可编程（IP）问题。Feldman等人放宽了这个IP问题，提出了基于线性规划的线性分组码译码算法。在本文中，我们提出了一个新的IP制定的ML解码问题，并解决了IP与一般的方法。该公式使用指示器变量来检测违反的奇偶检验。我们从我们的配方中推导出Gomory切割，并在分离算法中使用它们来找到ML码字。我们进一步提出了一个有效的方法，发现削减引起的冗余奇偶检验（RPC）。在某些情况下，我们可以保证这些RPC切割是有效的，并切断LP解码的分数最优解。我们证明了两个LDPC码和BCH码，我们的分离算法的性能显着优于LP解码。
2008-12-13 cs.IT math.IT
Interior Point Decoding for Linear Vector Channels
提出了一种基于凸优化的低密度奇偶校验（LDPC）码译码算法。解码算法，称为内点解码，是针对线性矢量信道设计的。线性矢量信道包括许多实际上重要的信道，诸如码间干扰信道和部分响应信道。研究表明，线性矢量信道的最大似然解码（MLD）规则可以松弛为一个凸优化问题，称为松弛MLD问题。建议的解码算法是基于数值优化技术，所谓的内点法与障碍函数。采用梯度下降和牛顿法的近似变形来求解凸优化问题。在该算法的译码过程中，搜索点始终位于基于低密度校验矩阵定义的基本多面体中。与传统的联合消息传递译码器相比，在部分响应信道的情况下，该译码算法具有更好的误码率性能和更低的复杂度。
2008-04-08 cs.IT math.IT
Loop Calculus Helps to Improve Belief Propagation and Linear Programming Decodings of Low-Density-Parity-Check Codes
我们说明了最近开发的循环演算的效用，以提高置信传播（BP）算法。如果最小化贝特自由能的算法失败，我们通过在代码的图形表示中考虑临界循环来修改自由能。对数似然特定的临界回路是通过回路演算找到的。用线性规划（LP）译码的例子对一般方法进行了测试，LP译码可以看作是BP译码的一个特殊极限。考虑到在加性白高斯噪声信道上执行的（155，64，20）码，我们表明循环演算改进了LP解码，并纠正了之前发现的与具有低有效距离的伪码字相关的对数似然的所有危险配置，从而减少了代码的错误平层。
2006-09-28 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.IT
Characterizations of Pseudo-Codewords of LDPC Codes
高性能、低复杂度码的一个重要特性是存在用于其解码的高效算法。许多最有效的、最近的基于图的算法，例如消息传递算法和基于线性规划的解码，关键地依赖于代码在图模型中的有效表示。为了了解这些算法的性能，我们认为在一个所谓的基本锥在欧几里得空间，这是一个给定的奇偶检验矩阵的代码，而不是代码本身的功能的代码的表征。我们给出了一些属性，这个基本锥来自其连接到unramified覆盖的图形模型上的解码算法操作。对于循环码类，这些发展自然导致基本多面体的特征在于基础图的桥本边zeta函数的牛顿多面体。
2005-08-17 cs.DM cs.IT math.IT
On the Block Error Probability of LP Decoding of LDPC Codes
在他的论文中，Wiberg证明了在最小和算法解码下，规则低密度奇偶校验码族的阈值存在。他还推导出这些阈值的分析界限。在本文中，我们制定了类似的结果，线性规划译码的定期低密度奇偶校验码。
2006-02-26 cs.IT math.IT
The Benefit of Thresholding in LP Decoding of LDPC Codes
考虑使用二进制低密度奇偶校验码在二进制输入加性高斯白噪声信道上进行数据传输。我们提出以下问题：给定一个以对数似然比为输入的解码器，在解码前修改对数似然比是否有帮助？如果我们使用最佳解码器，那么很明显，修改对数似然不可能帮助解码器的性能，因此答案是“否”。然而，对于像线性编程解码器这样的次优解码器，答案可能是“是”：在本文中，我们证明了对于某些有趣的低密度奇偶校验码和足够大的SNR，在将其传递到线性编程解码器之前截断对数似然比是有利的。
2005-08-02 cs.IT math.IT
Power and Limitations of Linear Programming Decoder for Quantum LDPC Codes
Yale Quantum Institute & Department of Applied Physics, Yale University（耶鲁大学应用物理系及耶鲁量子研究所）；California Institute of Technology（加州理工学院）
本文揭示线性规划解码器用于量子LDPC码的局限，并提出结合有序统计解码后处理，显著提升性能，在中规模码上优于置信传播。
2026-09-22 cs.IT math.IT quant-ph
Reweighted LP Decoding for LDPC Codes
本文提出了一种利用线性规划对二元线性码进行译码的新算法。我们建立在Feldman等人的LP解码算法的基础上，并引入了一个后处理步骤，该步骤解决了第二个线性规划，该第二个线性规划基于原始LP解码器输出的结果对目标函数进行重新加权。我们的分析表明，对于一些LDPC合奏，我们可以提高可证明的阈值保证相比，标准的LP解码。我们还显示了显着的经验性能增益的重新加权LP解码算法非常小的额外的计算复杂性。
2011-03-15 cs.IT math.IT
Performance and analysis of Quadratic Residue Codes of lengths less than 100
本文给出了长度在100以内的二次剩余码（QR码）在采用硬译码、软译码和线性规划译码算法时的性能，并进行了分析。我们开发了一种简单的方法来估计软解码性能，这避免了大量的模拟。此外，提出了一种基于仿真的算法，以获得长度在100以内的QR码的最大似然解码性能。此外，提出了四个重要的定理来预测的硬解码和最大似然解码的性能，其中他们可以探索QR码的一些内部性质。结果表明，这四个定理可以应用于长度小于100的QR码的解码性能预测。相反，它们可以直接推广到更长的QR码。据我们所知，这种结果在文献中从未见过。仿真结果表明，估计的硬解码性能是非常准确的，在整个信号噪声比（SNR）制度，而推导出的上限的最大似然解码仅适用于中等到高SNR区域。对于所考虑的QR码中的每一个，软解码比硬解码好大约1.5dB。通过使用强大的冗余奇偶校验切割，基于线性规划的解码算法，即，ACG-ALP解码算法对于任何QR码都执行得非常好。有时，它甚至明显优于基于Chase的软解码算法，因此距离最大似然解码只有十分之几dB。
2014-08-25 cs.IT math.IT
An Efficient Pseudo-Codeword Search Algorithm for Linear Programming Decoding of LDPC Codes
在低密度奇偶校验（LDPC）码的线性规划（LP）解码中，在由码字\cite{03FWK}跨越的多面体的松弛上最小化具有与对数似然比相关的系数的线性泛函。为了量化LP解码，从而描述在中等和大信噪比（SNR）下的纠错方案的性能，重要的是研究松弛多面体以更好地理解其顶点，所谓的伪码字，特别是那些是零码字的邻居的顶点。在这份手稿中，我们提出了一种技术，以启发式地创建这些邻居和他们的距离列表。我们的伪码字搜索算法通过随机选择噪声的初始配置开始。通过离散数量的步骤来修改配置。每个步骤由两个子步骤组成。首先，将LP解码器应用于噪声配置，导出伪码字。其次，找到与伪码字和零码字等距的噪声的配置。生成的噪声配置用作下一步的条目。迭代快速收敛到与零码字相邻的伪码字。重复多次，该过程的特征在于伪码字有效距离的分布函数（频谱）。编码方案的有效距离近似于频谱中的最短距离伪码字。Tanner $[155,64,20]$码和Margulis $p=7$和$p=11$码（分别为672和2640位长）在加性白高斯噪声（AWGN）信道上操作的示例上证明了该过程的效率。
2007-07-04 cond-mat.dis-nn cs.IT math.IT
LP decoding excess over symmetric channels
本文研究二元线性码的线性规划译码问题。LP过剩引理是由第一作者B. Ghazi和R. Urbanke（IEEE Trans.Inf.Th.，2014）作为在二进制对称信道上用交叉概率换取“LP过量”的技术。我们将LP多余引理推广到离散、二进制输入、无记忆、对称和LLR有界（MSB）信道。作为应用，推广了第一作者和H. Audah（IEEE Trans.Inf.Th.，2015）关于冗余检查对离散MSB通道的LP解码的影响。
2015-07-13 cs.IT math.IT
Error Bounds for Repeat-Accumulate Codes Decoded via Linear Programming
我们研究定期和不定期的重复累积（RA）码的重复度都是偶数。对于这些代码，并与一个特定的选择的交织器，我们给出了一个上界的解码错误概率的线性规划为基础的解码器，这是一个逆多项式的块长度。我们的界限是有效的任何无记忆，二进制输入，输出对称（MBIOS）通道。这一结果推广了Feldman等人推导的界限，这是针对常规RA（2）码。
2010-02-22 cs.IT math.IT
LP-decodable multipermutation codes
本文介绍了一种新的构造和译码多置换码的方法。多重排列是通常由重复项组成的多重集的排列。我们首先介绍了一类称为多重置换矩阵的二元矩阵，每个矩阵对应于一个唯一且不同的多重置换。通过对这些矩阵施加一组线性约束，我们定义了一类新的码，我们称之为LP-可译码多置换码。为了解码这些代码使用线性规划（LP），从而使软解码，我们的特点的多置换矩阵的凸包。这种特性使我们能够放松编码约束的多面体，并得出两个LP解码问题。这两个问题分别通过放松最大似然译码问题和最小切比雪夫距离译码问题来表述。由于这些码是非线性的，我们还研究了有效的编码和解码算法。我们首先描述了一个算法，映射连续整数，一个接一个，到一个有序的多重排列列表。基于这个算法，我们开发了一个编码算法的Shieh和Tsai，一个代码，属于我们的LP-可解码的多置换码类提出的代码。在译码算法方面，提出了一种基于交替方向乘法器（ADMM）的高效分布式译码算法。最后，我们从仿真结果中观察到，我们引入的软解码技术可以显着优于基于量化信道输出的硬解码技术。
2015-07-28 cs.IT math.IT
