Scalable Successive-Cancellation Hardware Decoder for Polar Codes
由Arıkan发现的极化码是第一个具有显式构造的纠错码，其可证明地渐进地实现信道容量。然而，它们在有限长度的纠错性能往往低于现有的容量接近计划。使用逐次抵消算法，极化解码器可以被设计用于非常长的码，具有低硬件复杂度，利用这种码的规则结构。我们提出了一种基于该算法的可扩展硬件解码器的结构和实现。该设计在Altera Stratix IV FPGA上可扩展到N = 2^20的代码长度，几乎完全受可用SRAM数量的限制。
2013-06-14 cs.IT math.IT
A Low-Complexity Improved Successive Cancellation Decoder for Polar Codes
在连续消除（SC）解码下，极化码在帧出错率方面劣于具有类似块长度的其它码。虽然更复杂的解码算法，如列表或堆栈解码部分减轻了这种性能损失，但它们的复杂性增加。在本文中，我们描述了一种新的味道的SC解码器，称为SC翻转解码器。我们的算法保留了基本SC解码器的低内存要求，并根据信号质量调整所需的解码工作。在瀑布区域，其平均计算复杂性几乎与SC解码器一样低。
2014-12-17 cs.IT math.IT
A Fast Generalized Minimum Distance Decoder for Reed-Solomon Codes Based on the Extended Euclidean Algorithm
本文提出了一种方法来确定一组基多项式的扩展欧几里德算法，允许广义最小距离解码的里德所罗门码的复杂性为O（nd）。
2010-06-01 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
Study of Adaptive Reweighted Sparse Belief Propagation Decoders for Polar Codes
针对极化码解码，本文提出自适应重加权稀疏置信传播解码器AR-SBP，通过重加权对数似然比改善消息传递，并分析其收敛性与复杂度，在较少迭代下优于现有算法。
2024-04-06 cs.IT math.IT
DeepTurbo: Deep Turbo Decoder
当今的通信系统通常使用当与计算上有效的解码器耦合时接近信道容量的码。然而，解码器通常是为高斯噪声信道设计的，并且已知对于非高斯噪声分布是次优的。深度学习方法为设计解码器提供了一种新方法，可以针对任意信道统计进行训练和定制。我们专注于Turbo码，并提出DeepTurbo，一种新的基于深度学习的Turbo解码架构。标准Turbo解码器（Turbo）迭代地应用Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv（BCJR）算法，其中中间具有交织器。最近提出了一种用于Turbo码译码的神经网络结构（NeuralBCJR）。在那里，关键思想是创建一个使用监督学习模仿BCJR算法的模块，并将交织器架构与此模块一起使用，然后使用端到端训练进行微调。然而，需要BCJR算法的知识来设计这样的架构，这也限制了所得到的学习解码器。在这里，我们弥补了这一要求，并提出了一个完全端到端训练的神经解码器-深度Turbo解码器（DeepTurbo）。凭借新颖的可学习解码器结构和训练方法，DeepTurbo在AWGN和非AWGN设置下均表现出优于其他两种解码器- Turbo和NeuralBCJR的性能。此外，在所有三个中，DeepTurbo表现出最低的错误地板。
2019-04-25 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Latency Successive-Cancellation List Decoders for Polar Codes with Multi-bit Decision
极化码作为第一种可证明容量实现的纠错码，近年来受到了广泛关注。然而，极化码与传统的连续消除（SC）算法的解码性能不能匹配的低密度奇偶校验（LDPC）或Turbo码。由于SC列表（SCL）译码算法能够显著提高极化码的纠错性能，因此SCL译码器的设计对于极化码的实际应用具有重要意义。然而，因为用于SC解码器的现有延迟减少方法不适用于SCL解码器，所以这些列表解码器遭受长延迟瓶颈。在本文中，我们提出了一种多位决策的方法，可以显着减少SCL解码器的延迟。首先，我们提出了一个重新制定的SCL算法，可以执行中间解码的2位在一起。该方法称为2位重构SCL（2b-rSCL）算法，在不降低性能的前提下，将SCL解码器的延迟从（3 n-2）个时钟周期降低到（2n-2）个时钟周期。然后，我们将2比特判决的思想推广到一般情况，提出了一种通用的译码方案，可以同时对任意2K比特进行中间译码。这种通用方法，称为2K-bit重构SCL（2Kb-rSCL）算法，可以将整体解码延迟减少到短至n/2K-2-2个周期。在此基础上，综合了2b-rSCL和4 b-rSCL译码器的VLSI结构。与现有的SCL解码器相比，所提出的（1024，512）2b-rSCL和4 b-rSCL解码器可以分别实现延迟减少21%和60%，在列表大小为2的情况下编码吞吐量增加1.66倍和2.77倍，并且在列表大小为4的情况下编码吞吐量增加2.11…
2014-09-20 cs.IT math.IT
Divide & Concur and Difference-Map BP Decoders for LDPC Codes
最近由Gravel和Elser引入的“分而并”（DC）算法可以被认为是置信传播（BP）算法的竞争者，因为这两种算法都可以应用于各种各样的约束满足、优化和概率推理问题。我们表明，DC可以被解释为一个消息传递算法的约束图，这有助于使比较与BP更清楚。DC算法的“差分映射”动态特性使其能够避免“陷阱”，这些“陷阱”可能与“陷阱集”或“伪码字”有关，这些“陷阱集”或“伪码字”在错误平层机制中困扰低密度奇偶检验（LDPC）码的BP解码器。我们研究了两个低密度奇偶校验（LDPC）码的译码器基于这些想法。第一个解码器直接基于DC，而第二个解码器从DC算法中借用了重要的“差分映射”概念，并将其转换为BP类解码器。我们表明，这种“差分映射信念传播”（DMBP）解码器相比，标准的BP解码器，有显着提高了错误平层性能，同时保持了类似的计算复杂性。我们提出的LDPC码的加性高斯白噪声和二进制对称信道的仿真结果，比较DC和DMBP解码器与其他解码器的基础上BP，线性规划，混合整数线性规划。
2010-01-11 cs.DS cs.IT math.IT
Rank Metric Decoder Architectures for Random Linear Network Coding with Error Control
虽然随机线性网络编码是用于在通信网络中传播信息的强大工具，但是它对由各种源引起的错误非常敏感。由于错误传播，错误极大地降低了网络编码的吞吐量，严重破坏了数据的可靠性和安全性。因此，网络编码的差错控制至关重要。近年来，常维码，特别是Kötter-Kschischang（KK）码，被提出用于随机线性网络编码中的差错控制。KK码也可以由Gabidulin码构造，Gabidulin码是一类重要的秩度量码。最近已经提出了用于Gabidulin和KK码的秩度量解码器，但是它们具有高计算复杂性。此外，还不清楚这样的解码器是否可行并且适合于硬件实现。在本文中，我们降低了秩度量解码器的复杂性，并提出了新的解码器架构的代码。我们的解码器架构的Gabidulin和KK码有限的纠错能力在小字段的综合结果表明，我们的架构不仅是负担得起的，但也实现了高吞吐量。
2011-01-22 cs.IT math.IT
Reduced Complexity Belief Propagation Decoders for Polar Codes
极化码是近年来发现的一种新的容量实现码，引起了人们的广泛研究。极化码可以通过低复杂度的连续消除（SC）算法和SC列表（SCL）解码算法来高效地解码。置信传播（BP）解码算法不仅是SC和SCL解码器的替代方案，而且还提供了联合检测和解码所需的软输出。BP解码器和软消除（SCAN）解码器被提出用于极化码以输出关于编码比特的软信息。在本文中，首先提出了一种置信传播译码算法，称为降低复杂度软抵消（RCSC）译码算法。令$N$表示块长度。我们的RCSC解码算法只需要存储$5N-3$对数似然比（LLR），显著小于$4N-2+\frac{N\log_2N}{2}$和$N(\log_2N+1)$ LLR所需的BP和SCAN解码器，分别当$N\geqslant 64$。此外，与SCAN译码算法相比，我们的RCSC译码算法消除了实数域上不必要的加法运算。然后将简化的SC（SSC）原理应用到RCSC译码算法中，得到的SSC辅助RCSC（S-RCSC）译码算法进一步降低了计算复杂性。最后，基于S-RCSC译码算法，我们提出了一种相应的内存有效译码器结构，该结构比现有结构具有更好的误码性能。此外，我们的解码器架构在更新LLR时消耗的能量更少。
2015-10-22 cs.IT math.IT
Belief Propagation List Decoding of Polar Codes
我们提出了一种置信传播列表（BPL）解码器，其性能与极化码的连续消除列表（SCL）解码器相当，对于足够大的列表大小$L$，SCL解码器已经实现了极化码的最大似然（ML）界。该解码器由多个基于不同排列的极化码因子图的并行独立置信传播（BP）解码器组成。生成可能发送的码字的列表，并且挑选在欧几里德距离方面最接近接收到的矢量的码字。据我们所知，所提出的BPL解码器提供了迄今为止已知的迭代解码下的普通极化码的最佳性能。所提出的算法不需要极化码结构本身的任何改变，从而使BPL成为SCL解码器的替代方案，配备有软输出能力，例如，迭代检测和解码以进一步提高性能。进一步的好处是与SCL解码器相比更低的解码延迟以及高吞吐量实现的可能性。此外，我们表明，冻结位位置的不同的选择策略，可以进一步提高所提出的解码器的错误率性能。
2018-06-27 cs.IT math.IT
Implementation Of Decoders for LDPC Block Codes and LDPC Convolutional Codes Based on GPUs
低密度奇偶校验（LDPC）码采用置信传播（BP）译码算法，可以获得接近香农限的性能。为了评估LDPC码的错误性能，通常使用在CPU上运行的模拟器。然而，评估具有非常好的错误性能的LDPC码所花费的时间过多。在本文中，高效的LDPC块码解码器/模拟器，运行在图形处理单元（GPU）的建议。我们还实现了LDPC卷积码（LDPCCC）的解码器。LDPCCC是从一个预先设计的准循环LDPC块码具有良好的错误性能。与基于随机构造的LDPCCC码的译码器相比，由于推导出的LDPCCC码的周期性和准循环结构的特性，所提出的LDPCCC译码器的复杂度降低了。在我们提出的解码器架构中，$Γ$（一个倍数的翘曲）码字一起解码，因此$Γ$码字的消息也一起处理。由于所有的$Γ$码字共享相同的Tanner图，所以对应于相同边的$Γ$不同码字的消息可以被分组到一个包中并线性地存储。通过优化在解码过程中使用的消息的数据结构，读取和写入过程可以由GPU以高度并行的方式执行。此外，还部署了一种最小化线程发散度的线程层次结构，从而最大化并行执行的效率。通过在GPU中使用大量的核心来同时执行简单的计算，我们的基于GPU的LDPC解码器可以获得数百倍的加速比相比，基于串行CPU的模拟器和超过40倍的加速比相比，基于8线程CPU的模拟器。
2012-07-27 cs.DC cs.IT math.IT
An Efficient List Decoder Architecture for Polar Codes
长极化码可以在低复杂度的连续消除（SC）译码算法下实现任意二进制输入离散无记忆信道的对称容量。然而，对于具有短和中等码长的极化码，SC算法的解码性能较差。对于短极性码或中等极性码，循环冗余校验（CRC）辅助的连续消除列表（SCL）译码算法比SC译码算法具有更好的误码性能。在本文中，我们提出了一个有效的列表解码器架构的CRC辅助SCL算法，基于算法的重新配方和建筑技术。特别地，提出了一种面积有效的消息存储器架构，以减少所提出的解码器架构的面积。提出了一种适用于大链表的高效路径剪枝单元。对于长度1024和速率$\frac{1}{2}$的极化码，当列表大小为$L=2$和4时，所提出的列表解码器架构在TSMC 90 nm CMOS技术下实现。与文献中的列表解码器相比，我们的解码器实现了1.33至1.96倍的硬件效率。
2014-11-16 cs.AR cs.IT math.IT
Performance Comparison of Short-Length Error-Correcting Codes
我们比较了短长度线性二进制码在二进制擦除信道和二进制输入高斯信道上的性能。我们使用一个通用的解码器，可以解码任何线性二进制分组码：高斯消除基于最大似然解码器的擦除信道和高斯信道上的概率有序统计解码器。因此，我们比较代码而不是解码器。对于长度为256比特的LDPC、Reed-Muller、Polar和BCH码，找到字出错率与信道参数的关系。在没有循环冗余校验的情况下，BCH码优于其他码。在联合译码下，循环冗余校验的级联使得所有码的性能非常接近最优下界。
2016-11-07 cs.IT math.IT
TC: Throughput Centric Successive Cancellation Decoder Hardware Implementation for Polar Codes
提出了一种快速简化连续相消（fast-SSC）算法的硬件结构，该算法能够显著降低极化码的译码延迟，提高系统吞吐量。在算法上，快速SSC算法的缺点是其解码器调度和随之而来的架构取决于码率，这是一个挑战，速率兼容系统。然而，通过利用快速分量极化码和常规极化码的解码过程之间的复杂性，所提出的设计与任何速率兼容。并对调度计划和拟设计的工艺核心进行了描述。结果表明，与最先进的解码器相比，所提出的设计可以实现至少60%的延迟减少长度为N = 1024的代码。采用Nangate FreePDK 45 nm工艺，（1024，870）和（1024，512）极化码的吞吐量分别达到5.81 Gbps和2.01 Gbps。
2015-09-28 cs.IT math.IT
An efficient decoder for a linear distance quantum LDPC code
最近的发展表明存在具有恒定速率和线性距离的量子低密度奇偶校验（qLDPC）码。一个自然的问题涉及这些代码的有效可解码性。在本文中，我们提出了一个线性时间解码器最近的量子Tanner码构造的渐近良好的qLDPC码，它可以纠正所有错误的重量块长度的一个常数的分数。我们的解码器是一个迭代算法，搜索恒定大小的区域内的校正。在每一步中，通过减少本地定义的和有效地计算的成本函数，作为剩余误差的权重的代理，找到校正。
2022-06-14 cs.IT math.IT quant-ph
Finite Alphabet Iterative Decoders, Part I: Decoding Beyond Belief Propagation on BSC
本文提出了一种在二进制对称信道上对低密度奇偶校验码进行有限精度迭代译码的新方法。消息从有限字母表中取值，并且与作为置信传播（BP）解码器的量化版本的传统量化解码器不同，所提出的有限字母表迭代解码器（FAID）不传播量化概率或对数似然，并且变量节点更新函数不模仿BP解码器。相反，更新函数是使用可能存在于给定代码中的潜在有害子图的知识设计的映射，从而使得这些解码器能够在错误平层区域中优于BP。在某些列重三码的实际利益，我们表明，存在3位精度FAID，超过BP解码器的错误地板。因此，FAID能够以低得多的复杂度实现优异的性能。我们还提供了一种方法来选择FAID，这不是特定于代码，但给出了一组候选FAID包含潜在的好解码器在错误楼层区域中的任何列权重三代码。我们验证我们的方法的代码的通用性，提供特别好的三位精度FAID的各种代码具有不同的速率和长度。
2012-07-19 cs.IT math.IT
High-throughput GPU layered decoder of multi-edge type low density parity check codes in continuous-variable quantum key distribution systems
连续变量量子密钥分发（CV-QKD）系统的后处理中的解码吞吐量是系统的瓶颈之一。针对连续变量量子密钥分发（CV-QKD）系统，提出了一种基于图形处理器（GPU）的准循环多边型LDPC（QC-METLDPC）码分层译码器.对校验矩阵的存储方式进行了优化，对不相关的子矩阵进行合并，并在GPU上对多个码字进行并行解码。仿真结果表明，在三种典型码率下，0.1，0.05和0.02的平均译码速率分别为64.11Mbits/s、48.65Mbits/s和39.51Mbits/s。
2020-04-20 cs.IT math.IT quant-ph
Learning to Denoise and Decode: A Novel Residual Neural Network Decoder for Polar Codes
极化码由于其容量可实现的特性而被采用作为第五代新无线电（5G NR）标准中的控制信道编码方案。传统的极化解码算法，如连续消除（SC），遭受高延迟问题，因为它们的顺序解码性质。神经网络译码器（NND）由于具有单点译码和并行计算的能力，被证明是极化码译码器的候选者。然而，NND算法的误比特率（BER）性能仍然不如SC算法。在本文中，我们提出了一个残留的神经网络解码器（RNND）的极化码。与以往直接使用神经网络对接收到的符号进行解码不同，该算法在NND之前引入了基于残差学习的去噪模块。提出的残差学习去噪器能够从接收信号中去除大量的噪声。数值结果表明，我们提出的RND优于传统的NND的BER性能相当的延迟下。
2019-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
Spatially Coupled LDPC Codes for Decode-and-Forward in Erasure Relay Channel
我们考虑空间耦合的原模图为基础的LDPC码的三端擦除中继信道。据观察，BP阈值，解码错误概率收敛到零的信道的最大擦除概率，空间耦合码，特别是空间耦合的MacKay-Neal码，是接近理论极限的中继信道。实验结果表明，基于空间耦合原模图的LDPC码具有很大的潜力来达到一般中继信道的理论极限。
2011-06-19 cs.IT math.IT
Linear Time Iterative Decoders for Hypergraph-Product and Lifted-Product Codes
本文分析了超图积码和提升积码因稳定子诱导与经典陷阱集导致的译码失败，设计了规避这两类陷阱集的迭代译码器，并行运行显著降低了错误平底区域的逻辑错误率。
2025-04-02 cs.IT math.IT quant-ph
Hardware Decoders for Polar Codes: An Overview
McGill Univ.（麦吉尔大学）；EPFL（洛桑联邦理工学院）；Hong Kong Univ. of Sci. and Technol.（香港科技大学）；École de technologie supérieure（高等技术学院）
本文综述了极化码硬件解码器的最新进展，涵盖连续消除、置信传播和列表解码算法，并阐述了各自的优势。
2016-06-02 cs.IT math.IT
CRC-Aided Learned Ensembles of Belief-Propagation Polar Decoders
极化码具有很好的纠错能力。然而，解码极化码通常是具有挑战性的，特别是对于大块，最近提出的解码器基于列表解码或神经解码。前者应用多个解码器或相同的解码器多次具有一些冗余，而后者家族利用新兴的深度学习方案来学习从数据中解码。在这项工作中，我们介绍了一种新的极性解码器，它结合了列表解码与神经解码，通过形成多个加权置信传播（WBP）解码器，每个训练解码不同的数据的合奏。我们采用循环冗余校验（CRC）码作为代理组合的合奏解码器，并选择最有可能解码后的字推理，同时促进实时解码。我们在广泛的极化码长度范围内评估了我们的方案，经验表明可以实现约0.25dB的帧出错率增益。此外，我们提供的复杂性和延迟分析，表明所需的操作的数量接近一个单一的BP解码器在高信噪比。
2023-02-11 cs.IT math.IT
ADMM-based Decoder for Binary Linear Codes Aided by Deep Learning
College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院）
受深度学习（DL）最新进展的启发，本文提出了一种二进制线性码的深度神经网络辅助译码算法。基于深度开折的概念，设计了一个基于交替方向乘法器（ADMM）惩罚译码器的开折译码网络。此外，我们提出了两个改进版本的建议网络。第一种方法将罚参数转化为一组迭代相关的罚参数，第二种方法采用一种基于分段线性函数的可调斜率罚函数。数值结果表明，在计算复杂性相近的情况下，对于各种低密度奇偶检验（LDPC）码，DL辅助译码器的性能优于原始的ADMM惩罚译码器.
2020-02-14 cs.IT cs.LG eess.SP
A blockBP decoder for the surface code
本研究提出一种基于blockBP算法的表面码解码器，结合张量网络解码准确性与置信传播的高效并行性，在多场景下逻辑错误概率优于MWPM解码器，可适用于实时解码。
2024-04-16 cs.IT math.IT quant-ph
Recursive decoding of projective Reed-Muller codes
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；Universidad de Valladolid（巴利亚多利德大学）
本文提出了一种基于仿射Reed-Muller码解码器的递归解码算法，实现了投影Reed-Muller码的最高纠错能力。
2026-02-26 cs.IT math.IT
A Scalable Graph Neural Network Decoder for Short Block Codes
The University of Sydney（悉尼大学）
在这项工作中，我们提出了一种新的解码算法的短分组码的基础上的边缘加权图神经网络（EW-GNN）。EW-GNN解码器使用迭代消息传递结构在Tanner图上操作，该结构在算法上与传统的置信传播（BP）解码方法一致。在每次迭代中，沿着每条边传递的消息的“权重”从全连接的神经网络获得，该神经网络具有来自节点/边的可靠性信息作为其输入。与现有的基于深度学习的解码方案相比，EW-GNN解码器的特点是其可扩展性，这意味着1）可训练参数的数量与码字长度无关，2）用较短/简单代码训练的EW-GNN解码器可以直接用于不同码率的较长/复杂代码。此外，仿真结果表明，EW-GNN解码器在解码出错率方面优于文献中的BP和基于深度学习的BP方法。
2022-11-13 cs.AI cs.IT math.IT
Deep Ensemble of Weighted Viterbi Decoders for Tail-Biting Convolutional Codes
咬尾卷积码扩展了经典的零终止卷积码：两种编码方案都强制起始状态和结束状态相等，但在咬尾下，每个状态都是有效的终止。本文提出了一种机器学习方法，以改善咬尾码的最先进的解码，专注于广泛采用的短长度制度，如在LTE标准。该标准还包括CRC码。首先，我们对循环维特比算法进行参数化，这是一种利用底层网格循环性质的基线解码器。一个集成组合了多个这样的加权解码器，每个解码器专门解码来自信道字分布的特定区域的字。一个区域对应于终止态的一个子集;系综覆盖了整个状态空间。非可学习门控满足两个目标：它过滤容易解码的单词，并减轻执行多个加权解码器的开销。CRC准则被用来选择仅用于解码目的的专家子集。我们的方法实现了高达0.75 dB的FER改善CVA在瀑布区的多个码长，增加了微不足道的计算复杂性相比，循环维特比算法在高信噪比。
2021-01-22 cs.IT eess.SP math.IT
An Efficient Soft Decoder of Block Codes Based on Compact Genetic Algorithm
软判决译码是通信系统开发人员感兴趣的NP-难问题。提出了一种基于紧凑型遗传算法（cGA）的线性分组码软判决译码算法，并将其性能与Shakeel等译码算法进行了比较。该算法使用的双重代码相比，Shakeel算法，使用代码本身。因此，这种新方法降低了高速率码的解码复杂度。文中还给出了该算法的复杂度和一个优化算法.
2012-11-23 cs.IT math.IT
A Joint Code and Belief Propagation Decoder Design for Quantum LDPC Codes
本文针对 QLDPC 码短环损害 BP 译码性能的问题，提出联合编码与译码器设计，利用集成 BP 译码器消除长度 4 短环影响，并基于准循环码和有限几何码构造出最小距离约为分组长度平方根的新码族，在去极化信道上取得优异译码性能。
2024-05-05 cs.IT math.IT quant-ph
Learning to Decode Protograph LDPC Codes
深度学习方法的最新发展为优化线性码的置信传播（BP）解码提供了一种新的方法。然而，现有工作的局限性在于，神经网络的规模随着代码长度的增加而迅速增加，因此只能支持短到中等的代码长度。从实用角度出发，充分利用原模图低密度奇偶校验码的提升结构，提出了一种高性能的神经元最小和译码方法。通过这种方式，神经解码器中每层的参数阵列的大小仅等于任意码字的边缘类型的数量。特别是，对于原模图LDPC码，建议的神经MS解码器构造在一个特殊的方式，使相同的参数是由来自相同的边缘类型的边缘束共享。为了降低复杂度并克服训练所提出的神经MS解码器中的消失梯度问题，可以使用逐迭代（即，逐层（layer-by-layer in神经网络）贪婪训练方法。由此，所提出的神经MS解码器倾向于以更快的收敛进行优化，这与实践中广泛使用的提前终止机制一致。为了进一步提高所提出的神经MS解码器的泛化能力，提出了一种码长/速率兼容的训练方法，该方法从一组从相同基码中提取的码中随机选择样本。作为一种理论上的性能评估工具，一个基于时序的外部信息传输（T-EXIT）图被开发用于各种解码器。T-EXIT和仿真结果都表明，优化的MS解码可以提供更快的收敛速度和高达1dB的增益相比，普通MS解码及其变体，只有轻微增加的复杂性。此外，它甚至可以优于和积算法的一些短码。
2021-02-10 cs.IT math.IT
A Deep Learning Based Decoder for Concatenated Coding over Deletion Channels
本文提出一种基于深度学习的译码器，利用BI-GRUs作为LLR估计器和外码译码器处理删除/替换信道上的串行级联码，其错误率与MAP检测相当且支持广泛的信道参数。
2024-10-12 cs.IT math.IT
Efficient QP-ADMM Decoder for Binary LDPC Codes and Its Performance Analysis
本文提出了一种基于交替方向乘法器（ADMM）技术的二次规划（QP）译码器，称为QP-ADMM，用于二进制低密度奇偶校验（LDPC）码。其主要内容如下：首先，将最大似然译码问题松弛为一个非凸二次规划问题。然后，我们制定了非凸QP解码模型的ADMM求解算法。在建议的QP-ADMM解码器中，复杂的欧几里德投影到检查多面体被消除，并且每个更新步骤中的变量可以并行解析求解。在序列收敛的假设下，证明了所提出的ADMM算法收敛于非凸二次规划问题的一个稳定点。我们还验证了所提出的解码器满足有利的属性的全零假设。此外，通过利用内部结构的QP模型，所提出的算法在每次迭代的复杂度是线性的LDPC码的长度。仿真结果验证了所提出的QP-ADMM译码器的有效性。
2019-10-28 cs.IT math.IT
Stochastic Iterative Decoders
本文提出了一种迭代差错控制译码的随机算法。我们表明，随机解码算法是一个近似的和积算法。当代码的因子图是一棵树时，与网格一样，该算法接近最大后验解码。我们还展示了一个随机近似的替代更新规则称为连续松弛。随机解码器具有非常简单的数字实现，几乎没有RAM要求。我们提出了基于网格的汉明码的随机解码器的例子，并从汉明码构造的块Turbo码。
2005-01-30 cs.IT math.IT
On the Efficacy of the Peeling Decoder for the Quantum Expander Code
针对量子LDPC码擦除纠错中停止集的挑战，本文通过模拟证明结合量子扩展码与线性复杂度的Peeling解码器能有效恢复量子比特擦除，并探讨了小集合翻转等附加技术以进一步提升解码性能。
2025-05-29 cs.IT math.IT quant-ph
Approximately-Universal Space-Time Codes for the Parallel, Multi-Block and Cooperative-Dynamic-Decode-and-Forward Channels
显式代码的构建，实现分集复用增益权衡的合作中继信道下的动态解码和转发协议的任何网络规模和所有数量的发送和接收天线在中继。一个特别简单的代码结构，使使用的阿拉姆代码作为一个基本的积木提供了一个继电器的情况。一路上，我们证明了空时码以前在文献中构造的块衰落和并行信道是近似普遍的，即，它们实现了对于任何衰落分布的DMT。它示出了如何近似的普遍性，这些代码导致第一DMT最佳的一般，MIMO-OFDM信道的代码建设。
2007-07-13 cs.DM cs.IT cs.NI
