List-based Optimization of Proximal Decoding for LDPC Codes
针对AWGN信道下LDPC码近端译码迭代后振荡导致的帧错误问题，提出增设错误位置纠正步骤的改进算法，结合经验规则确定待修正分量与列表内最大似然译码，最高可获1 dB增益。
2024-09-11 cs.IT math.IT
Optimal Resource Allocation for Cellular Networks with Virtual Cell Joint Decoding
本文提出了一种新的基于邻域优化的蜂窝网络资源分配优化框架。在该优化框架下，资源被分配在虚拟小区内，该虚拟小区包括若干基站和其覆盖区域内的用户。阐明虚拟小区概念使得能够利用更复杂的协作通信方案，例如协作多点解码。我们形成的虚拟细胞使用层次聚类给定特定数量的这样的细胞。一旦虚拟小区形成，我们考虑一个合作的解码方案，其中在每个虚拟小区的基站联合解码的信号，他们收到的。我们提出了一个迭代的解决方案，资源分配问题，从每个虚拟小区内的合作解码。我们的网络设计下的层次聚类的平均系统和速率的数值结果。这些结果表明，具有基于邻域的优化的虚拟小区在每个小区内的优化上导致和速率的显著增益，但与完全集中式优化相比，还可能具有显著的和速率惩罚。
2019-05-06 cs.IT math.IT
Continuous Phase Modulation With 1-Bit Quantization and Oversampling Using Iterative Detection and Decoding
考虑了一个具有连续相位调制和1位过采样ADC的通道。由于过采样，高阶调制产生更高的可实现的速率，这项工作提出了一种方法来接近这与复杂的编码。提出了一种定制的比特映射，其中可以在高SNR下可靠地检测到两个比特，并且只有第三个比特遭受错误平层。这样，卷积码仅应用于第三比特。我们的实验表明，与传统的信道编码的情况相比，所提出的方法对应于较低的BER。
2019-12-04 cs.IT math.IT
Markov chain Monte Carlo Methods For Lattice Gaussian Sampling: Lattice Reduction and Decoding Optimization
从格型高斯分布中采样已成为编码、解码和密码学中的一个重要问题。本文将格点归约技术应用于格点高斯采样的Gibbs采样器中。首先，针对格点高斯分布，推导了系统扫描Gibbs抽样的收敛速度，并证明了它的收敛速度是由被抽样变量之间的HGR最大相关性所表征的.因此，格约简被应用于制定一个等效的格高斯分布，但与较少的相关性的多元，这导致一个更好的马尔可夫混合由于增强的收敛速度。然后，我们提出的格减少辅助吉布斯采样格解码，其中采样的标准偏差的选择进行了充分的研究。根据欧氏距离给出了一种适合于每种具体解码情况的定制方案，从而在马尔可夫混合和采样器解码之间实现了更好的折衷。在此基础上，提出了一种Gibbs采样译码的启动机制，在不损失译码性能的前提下降低了译码复杂度。基于大规模MIMO检测的仿真结果证实了性能增益和复杂度降低。
2018-12-01 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
Hardware-Based ADMM-LP Decoding
在本文中，我们提出了一种基于FPGA的实现线性规划（LP）解码。LP解码帧纠错作为一个优化问题。这与将纠错视为图形推理问题的置信传播（BP）解码的变体形成对比。从优化的角度来看有许多优点：收敛保证，在某些情况下提高性能，以及结合优化技术最新发展的方法。然而，LP解码，当用标准LP解算器实现时，不容易扩展到现代纠错码的块长度。在早期的工作中，我们表明，通过借鉴优化理论的分解方法，特别是交替方向乘法器（ADMM），我们可以构建一个LP解码求解器，在性能和速度方面都与BP竞争。我们还观察到经验，LP解码器具有更好的高SNR性能的“错误平层”制度，一个特点，特别是相关的光传输和存储应用。虽然我们以前的实现是在浮点，在本文中，我们报告的定点，基于硬件的实现我们的ADMM-LP解码器的初步结果。
2016-05-17 cs.IT math.IT
Optimization of Bit Mapping and Quantized Decoding for Off-the-Shelf Protograph LDPC Codes with Application to IEEE 802.3ca
基于原型图，现成的低密度奇偶校验（LDPC）码的高阶调制和量化和积解码器进行了优化。作为示例，对于来自即将到来的用于无源光网络（PON）的IEEE 802.3ca标准的最近提出的LDPC码，源自比特度量解码的比特信道到原型图变量节点的优化映射对于成形和均匀信令分别在1 e-6的比特出错率下增益0.4dB和0.3dB。此外，量化和积LDPC码译码器的限幅值通过离散化密度演化进行优化。
2018-09-30 cs.IT math.IT
Speculative Decoding Scaling Laws (SDSL): Throughput Optimization Made Simple
本研究提出了一种理论，分析性地将预训练大语言模型的关键超参数与基于SD的推理系统吞吐效率联系起来，从而在预训练前预测最优超参数。
2026-02-25 cs.CL cs.IT cs.LG
New Criteria for Iterative Decoding
迭代解码最初并不是作为优化问题的解决方案引入的，这使得分析其收敛性非常困难。在本文中，我们研究迭代解码和经典优化技术之间的联系。我们首先表明，迭代解码可以改写为两个嵌入的最小化过程，涉及费米-狄拉克距离。基于这个新的配方，一个混合的邻近点算法首先推导出减少所需的标准的额外的优点。在第二部分中，提出了一种混合最小熵算法，与经典的迭代译码相比，该算法具有更好的性能。即使本文的重点是BICM的迭代译码，其结果也可以应用于大类Turbo类译码器。
2010-01-12 cs.IT math.IT
Lifetime Maximization for UAV-Enabled Cognitive-NOMA IoT Networks: Joint Location, Power, and Decoding Order Optimization
本文研究了一种支持认知无人机（UAV）的物联网（IoT）网络，其中次级/认知IoT设备在主网络的频谱中遵循非正交多址（NOMA）协议将其数据上传到UAV集线器。我们的目标是通过联合优化无人机的位置，发射功率和解码顺序，最大限度地提高物联网设备的最小寿命受到干扰功率约束的存在下，不完美的信道状态信息（CSI）。为了求解非凸混合整数规划问题，首先在给定的解码顺序下，对无人机位置和发射功率进行联合优化，并借助Lagrange对偶获得全局最优解，然后通过穷举搜索获得最佳解码顺序，该方法适用于较小规模的场景。对于大规模的情况下，我们提出了一个低复杂度的次优算法，通过将原问题转化为一个更容易处理的等价形式，并应用连续凸逼近（SCA）技术和罚函数方法。数值结果表明，所提出的设计显着优于基准计划。
2021-10-29 cs.IT math.IT
A Unified Discretization Approach to Compute-Forward: From Discrete to Continuous Inputs
前向计算是一种编码技术，其使得网络中的接收机能够直接解码所发送码字的一个或多个线性组合。最初的努力集中在高斯信道和派生的可实现的速率区域通过嵌套格码和单用户（格）解码以及顺序（格）解码。最近，这些结果已被推广到离散无记忆信道通过嵌套线性码和联合典型性编码，最终在一个错误的解码速率区域恢复一个或多个线性组合从$K$用户。使用离散化的方法，本文将这一结果转化为一个错误的解码率区域的一类连续无记忆的信道，包括高斯信道的重要特殊情况。此外，本文推导出一个单一的，统一的表达离散和连续率区域通过代数推广雷尼的信息维。
2021-10-01 cs.IT math.IT
An Optimization Model for Offline Scheduling Policy of Low-density Parity-check Codes
本文提出一种LDPC码离线调度优化模型，以消息传递数量、平均熵和GAP为指标优化调度序列，在5G NR LDPC码上实现译码复杂度降低20%以上且性能优于分层BP。
2024-08-06 cs.IT math.IT
Neural Decoding with Optimization of Node Activations
Tel-Aviv University（特拉维夫大学）；Facebook AI Research（脸书人工智能研究院）
研究了纠错码的神经元最大似然译码问题。结果表明，神经解码器可以改进与两个新的损失项上的节点的激活。第一个损失项对节点的激活施加了稀疏约束。然而，第二个损失项试图从具有更好性能的教师解码器模仿节点的激活。所提出的方法具有相同的运行时间复杂度和模型大小的神经置信传播解码器，而提高解码性能高达$1.1dB$ BCH码。
2022-08-11 cs.AI cs.IT cs.LG
Non-binary Hybrid LDPC Codes: Structure, Decoding and Optimization
在本文中，我们提出了研究和优化一类非常普遍的LDPC码，其变量节点属于有限集不同的顺序。我们将这类码命名为混合LDPC码。虽然有效的优化技术存在的二进制LDPC码和最近的非二进制LDPC码，他们都表现出缺点，由于不同的原因。我们的目标是利用这两个家庭的优势，通过构建代码与二进制（或小有限集顺序）和非二进制部分在其因子图表示。混合LDPC码的种类明显大于现有类型的码，这为在现有码显示其限制的情况下找到好的码提供了更多的自由度。我们给出了两个例子，混合LDPC码显示他们的兴趣。
2007-01-09 cs.IT math.IT
Optimization of Sparse VLSF Codes for Short-Packet Transmission via Saddlepoint Methods
Centre Inria d’Université Côte d’Azur, Inria（蔚蓝海岸大学Inria中心）；Laboratoire GAATI, Université de la Polynésie française（法属波利尼西亚大学GAATI实验室）；ECE Dept, Princeton University（普林斯顿大学电气与计算机工程系）；Univ. Rennes, INSA, CNRS, IETR UMR 6164（雷恩大学、国立应用科学学院、法国国家科学研究中心IETR联合实验室）；Inria, INSA Lyon, CITI Laboratory（里昂国立应用科学学院CITI实验室）
本文提出基于鞍点近似的稀疏变长停止反馈码优化框架，通过高效梯度优化提升解码配置参数性能，改进解码规则并验证其在低计算成本下的近优性。
2026-04-17 cs.IT math.IT
The Optimization of Random Tree Codes for Limited Computational Resources
本文提出随机树码在硬计算限制下的可达界，并优化其分支结构与译码度量，使性能接近纯随机码的ML译码。
2025-01-22 cs.CC cs.IT math.IT
Optimization-Based Decoding Algorithms for LDPC Convolutional Codes in Communication Systems
在数字通信系统中，信息通过有噪声的通信信道从一个地方发送到另一个地方。如果通过增加冗余比特对原始信息进行编码，则有可能检测和纠正在传输期间发生的错误。低密度奇偶校验（LDPC）卷积码是LDPC码家族的一员，对原始信息进行编码以提高纠错能力。实际上，这些代码用于解码非常长的信息序列，其中信息随时间以后续分组（例如视频流）的形式到达。我们认为，从优化的角度来看，解码接收到的信息具有最小的错误的问题，并研究基于整数规划的精确和启发式解码算法的解决方案。特别是，我们认为放松和修复的解码信息在小窗口的算法。计算结果表明，我们的方法确定接近最优的解决方案显着快于商业求解器在高通道出错率。我们提出的算法可以找到更高质量的解决方案相比，常用的迭代解码算法。
2017-08-18 cs.DM cs.IT math.IT
Deriving the Normalized Min-Sum Algorithm from Cooperative Optimization
归一化最小和算法在译码LDPC码时可以达到接近最优的性能。然而，理解算法背后的数学原理是一个关键问题。传统上，人们认为归一化最小和算法是LDPC码和Turbo码译码的和积算法的一个很好的近似。本文提供了另一种方法来理解归一化最小和算法。该算法是直接从合作优化，一个新发现的全局/组合优化的一般方法。这种方法为算法提供了另一个理论基础，并对其功能和局限性提供了新的见解。它也为我们设计新的解码算法提供了一个通用的框架。
2006-09-15 cs.IT math.IT
RIS Deployment Optimization with Iterative Detection and Decoding in Multiuser Multiple-Antenna Systems
本研究优化RIS部署，通过分析用户数、AP天线和RIS元素对IDD性能的影响，证实SISO见解可推广至多用户MIMO系统。
2025-01-18 cs.IT eess.SP math.IT
Sensing Matrix Optimization for Block-Sparse Decoding
最近的工作表明，使用精心设计的传感矩阵，而不是一个随机的，可以提高压缩感知的性能。特别地，设计良好的感测矩阵可以减少等效字典的原子之间的相干性，并且因此减少重构误差。在一些应用中，感兴趣的信号可以通过少量子空间的并集来很好地近似（例如，面部识别和运动分割）。这意味着存在一个字典，导致块稀疏表示。在这项工作中，我们提出了一个框架的感知矩阵的设计，提高了块稀疏近似技术的能力，重建和分类信号。该方法基于最小化等效字典的块间相干性和子块相干性的加权和。实验结果表明，与不采用分块结构的感知矩阵优化方法相比，该算法显著提高了Block-OMP算法的信号恢复和分类能力.
2010-09-08 cs.IT math.IT
Continuous Transmission of Spatially-Coupled LDPC Code Chains
我们提出了一种新的编码/传输方案，称为连续链（CC）传输，能够提高系统的有限长度的性能，使用空间耦合低密度奇偶校验（SC-LDPC）码。在CC传输中，不是从终止的SC-LDPC码链发送独立码字的序列，而是以分层格式连接多个链，其中编码、传输和解码现在以连续的方式执行。链之间的连接是在特定点创建的，选择这些点是为了提高迭代解码下代码结构的有限长度性能。我们描述了用于从原模图构造的不同SC-LDPC码系综的CC方案的设计：（J，K）-正则SC-LDPC码链、空间耦合重复累积（SC-RA）码和空间耦合累积重复锯齿累积（SC-ARJA）码。在所有情况下，显着的性能改进的报告，此外，它示出，使用CC传输只需要一个小的增加，相对于一个系统，采用一个单一的SC-LDPC码链的传输的解码复杂度和解码延迟。
2019-10-02 cs.IT math.IT
A Multi-Objective Optimization Framework for URLLC with Decoding Complexity Constraints
在超可靠低延迟通信（URLLC）中，必须保证对可靠性和延迟的严格约束。为了使用计算受限的接收器（例如低预算物联网接收器）来满足这些约束，需要详细研究最佳传输参数。在本文中，我们介绍了一个多目标优化框架的优化设计URLLC的解码复杂度约束的存在。我们考虑传输的短块长度的码字编码的线性块编码器，通过二进制输入的AWGN信道传输，并最终与顺序统计（OS）解码器解码。我们调查的传输速率和功率对的最佳选择，同时满足的约束。为此，制定了一个多目标优化问题（MOOP）。基于精确量化OS解码器的性能与其计算复杂性之间的权衡的经验模型，求解MOOP并导出Pareto边界。为了评估几个帕累托最优传输对之间的整体性能，两个标量化方法进行了研究。为了说明MOOP的重要性，提供了一个电池供电的通信系统的案例研究。结果表明，与经典的固定速率功率传输相比，MOOP提供了电池的最佳使用，并在保持约束的同时提高了通信系统的能量效率。
2021-10-07 cs.IT math.IT
LT Code Design for Inactivation Decoding
我们提出了一个简单的LT码失活解码模型，可以用来估计作为LT码度分布的函数的解码复杂度。该模型被证明是准确的，在各种设置的实际意义。所提出的方法允许进行数值优化的LT码的度分布，旨在最大限度地减少解码所需的失活的数量。
2014-08-12 cs.IT math.IT
Performance Bounds and Degree-Distribution Optimization of Finite-Length BATS Codes
针对有限长度BATS码现有分析未考虑预编码或未联合分析的问题，本文推导联合译码下带预编码的BATS码字错误概率闭式上界，优化LDPC预编码BATS码的度分布，实验表明其传输开销可降至标准BATS码的50%以下。
2025-02-11 cs.IT math.IT
Enabling Complexity-Performance Trade-Offs for Successive Cancellation Decoding of Polar Codes
极化码是编码理论的最新进展之一，并且它们已经引起了极大的兴趣。虽然它们可以在各种信道上实现容量，但它们的实际应用有限。不幸的是，基于连续消除的解码器的连续性质阻碍了解码复杂度对设计约束和操作条件的细粒度适应。在本文中，我们提出了一种系统的方法，使复杂度性能权衡构造极化码的基础上的优化问题，最大限度地减少复杂度下适当定义的互信息的性能约束。此外，一个低复杂度的贪心算法，以解决优化问题，有效地为非常大的代码长度。
2014-04-09 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
A Joint Optimization Technique for Multi-Edge Type LDPC Codes
研究了多边型低密度奇偶校验（METLDPC）码的译码门限最大化问题。针对给定的最大边类型数和最大节点度，提出了一种联合优化MET-LDPC码节点度分布和多边结构的算法.这种联合优化对于MET-LDPC码特别重要，因为先验地不清楚哪些结构将是好的。使用几个例子，我们证明了所提出的联合优化算法设计的MET-LDPC码表现出改善的解码阈值相比，以前报道的MET-LDPC码。
2016-05-16 cs.IT math.IT
Analysis and design of raptor codes for joint decoding using Information Content evolution
本文分析了在二进制输入加性白噪声信道（BIAWGNC）下Raptor码在联合译码下的收敛性，并给出了一种优化方法。我们使用高斯近似下的信息内容进化，并专注于一个新的解码方案，证明是更有效的：联合解码的两个代码组件的猛禽码。在我们的一般模型中，经典的级联译码方案似乎是一个子情况，因此，LT码的设计也是可能的。
2007-01-17 cs.IT math.IT
Factor Graph Optimization of Error-Correcting Codes for Belief Propagation Decoding
The Blavatnik School of Computer Science（布拉瓦尼克计算机科学学院）；Tel Aviv University（特拉维夫大学）
首次提出基于梯度的数据驱动方法设计稀疏码，通过学习因子图在置信传播解码下实现局部最优，解码性能比现有流行码高出数个数量级。
2024-10-10 cs.AI cs.IT cs.LG
On Optimizing the Power Allocation and the Decoding Order in Uplink Cooperative NOMA
在本文中，我们首次调查的动态功率分配和解码顺序在基站（BS）的两个用户的上行链路（UL）的合作非正交多址接入（C-NOMA）为基础的蜂窝网络。在这样做时，我们制定了一个联合优化问题，旨在最大化最小用户可达速率，这是一个非凸优化问题，很难直接解决。为了解决这个问题，提出了一种基于逐次凸逼近（SCA）的迭代算法。数值结果表明，该方案提供了优越的性能相比，传统的UL NOMA。此外，我们证明了在UL C-NOMA中，在BS处首先解码远NOMA用户提供了最佳性能。
2022-03-24 cs.IT eess.SP math.IT
Code optimization, frozen glassy phase and improved decoding algorithms for low-density parity-check codes
采用腔方法研究了具有多自旋相互作用和猝灭随机场的自旋玻璃问题的二元对称信道低密度奇偶校验码的统计物理性质.通过评估在西森温度下的熵函数，我们发现，与均匀度分布的规则对应物相比，具有异质度分布的校验（位）节点的不规则构造具有更高的解码阈值。我们还表明，平均场计算的不稳定性只发生在熵危机后，这表明在低温下存在冻结的玻璃相。当假设没有信道噪声的先验知识（搜索基态）时，我们发现正常置信传播的增强策略将使解码阈值提高到比正常置信传播更高的值。该值接近于所有局部搜索算法都无法识别真实消息（码字或铁磁状态）的动态转换。在动力学转变之后，具有更大能量密度（比铁磁状态）的亚稳态的数量变成指数数量。当传输信道的噪声水平接近静态转变点时，开始存在指数数量的共享相同铁磁能量的码字。
2014-09-18 cond-mat.stat-mech cs.IT math.IT
Optimization Algorithms for Improving the Performance of Permutation Trellis Codes
本文采用三种优化算法设计了$M$进制移频键控置换格形码（PTC）的软判决（SD）译码器，给出了四种译码方案。在诸如PTC的级联码中，用于外卷积码的维特比解码器提供最大似然解码。因此，纠错性能取决于用于内码的解码方案。由于具有调制方案的编码器的结构，信道输出可以被解释为分配问题。然后可以使用所提出的基于低复杂度优化的方案来相应地设计SD解码。在加性高斯白噪声（AWGN）和电力线通信（PLC）信道中，对这两种方案的误比特率（BER）性能进行了仿真。同时也分析了这些方案的复杂性。的SD计划的性能进行了比较，与现有的SD阈值检测器，BER结果显示显着的编码增益为某些码本。从结果中，对于诸如PLC信道的噪声信道，观察到复杂度和编码增益之间的合理折衷。
2020-11-10 cs.IT eess.SP math.IT
Degree Optimization and Stability Condition for the Min-Sum Decoder
最小和（MS）算法可以说是消息传递领域中的第二最基本的算法，这是由于其相对于{ \em块错误}概率\cite{Wiberg}的最优性（对于树码）。MS解码与线性编程解码器\cite{Koetter}之间似乎也存在基本关系。尽管它的重要性，它的基本属性几乎没有被研究，以及那些和积（也称为BP）算法。我们解决两个与MS规则有关的问题。首先，我们描述了MS解码下的稳定性条件。结果是基本上与BP解码下的条件相同。其次，我们进行度分布优化。与BP解码的情况相反，在MS解码下，标准非规则LDPC系综的最佳度分布的阈值显著地远离Shannon阈值。更准确地说，在AWGN信道上，对于我们找到的最佳码，对于速率为0.3的码，容量间隙为1dB，而当速率为0.9时，容量间隙为0.4dB（间隙随着速率的增加而单调减小）。我们还使用优化过程来设计修改的MS算法的代码，其中校验节点的输出由常数$1/α$缩放。对于$α= 1.25$，我们观察到，与MS算法相比，改进的MS算法的容量差距较小。然而，它仍然相当大，在0.3和0.9之间的速率下从0.75 dB变化到0.2 dB。最后，我们提出我们认为是最重要的开放式问题有关的MS算法。
2007-05-09 cs.IT math.IT
Proximal Decoding for LDPC-coded Massive MIMO Channels
针对LDPC编码的大规模MIMO信道，提出了一种新的基于优化的译码算法。建议的解码算法是基于一个近似梯度法求解近似最大后验概率（MAP）解码问题。关键思想是使用码约束多项式惩罚远离码字的向量作为近似MAP目标函数中的正则化器。码邻近算子自然地从码约束多项式导出。所提出的算法，称为邻近解码，可以描述为一个简单的递归组成的梯度下降步骤的负对数似然函数和代码的邻近操作。数值实验表明，该算法优于已知的大规模MIMO检测算法，如MMSE检测器与置信传播解码。
2021-02-10 cs.IT math.IT
Movable Antenna Aided NOMA: Joint Antenna Positioning, Precoding, and Decoding Design
本文针对多用户下行NOMA系统，联合优化可移动天线位置、预编码和SIC解码，提出双环迭代算法，显著提升最小可达速率。
2024-12-17 cs.IT eess.SP math.IT
Gradient Flow Decoding for LDPC Codes
集成电路的功耗正成为一个显著的负担，特别是对于需要高吞吐量的大规模信号处理任务。LDPC码的译码过程是一项繁重的信号处理任务，要求具有更高的功率效率和译码吞吐量。减少解码过程的功率和延迟的有希望的方法是使用模拟电路而不是数字电路。该文研究了一种基于连续时间梯度流的LDPC码译码方法，该方法采用了与梯度下降比特翻转（GDBF）算法中目标函数相似的势能函数。实验表明，梯度流解码的解码性能与多比特模式GDBF算法相当。由于梯度流解码的模拟电路仅需要模拟算术运算和积分器，因此可编程模拟集成电路的未来进步可以使实际实现可行。
2023-03-29 cs.IT math.IT
Deep Learning-Aided Trainable Projected Gradient Decoding for LDPC Codes
提出了一种新的基于优化的LDPC码译码算法，该算法适用于前馈神经网络的硬件结构。该算法基于带罚函数的投影梯度下降算法求解非凸极小化问题。该算法有几个内部参数，如步长参数，软参数，和惩罚系数。我们使用标准的深度学习工具集，即，反向传播和随机梯度下降（SGD）型算法，以优化这些参数。数值实验表明，该算法在某些情况下优于置信传播译码。
2019-01-15 cs.IT math.IT
Maximum-Likelihood Channel Decoding with Quantum Annealing Machine
我们制定最大似然（ML）信道解码作为一个二次无约束二进制优化（QUBO），并模拟解码目前的商业量子退火机，D-Wave 2000 Q。我们准备了两个实现与伊辛模型配方，生成的生成矩阵和奇偶校验矩阵分别。我们评估了低密度奇偶校验（LDPC）码的ML解码的这些实现，分析了旋转和连接的数量，并与经典计算机的置信传播（BP）解码和蛮力ML解码的解码性能进行了比较。结果表明，在相对较短码长的情况下，这些实现优于BP译码，而在较长码长的情况下，由于LDPC码的奇偶校验矩阵的稀疏性，奇偶校验矩阵公式化的实现仍然可以工作到1 k长度，并且比生成矩阵公式化的实现具有更少的旋转和连接。
2020-10-05 cs.IT math.IT
On Parameter Optimization and Reach Enhancement for the Improved Soft-Aided Staircase Decoder
针对光纤通信中的阶梯码，提出了一种改进的软辅助比特标记算法。该算法被称为iSABM-SCC。在信道软信息的帮助下，iSABM-SCC解码器通过阈值来标记比特，以处理硬判决（HD）解码的误校正和失败。本文针对iSABM-SCC算法与HD码的可达信息速率（AIR）和光纤到达增强的差距，对算法的参数优化和性能分析进行了研究。我们在本文中表明，标记阈值和修改的组件解码的数量严重影响iSABM-SCC的性能，因此，它们需要仔细优化。在8进制脉冲幅度调制加性高斯白噪声信道中，采用优化的iSABM-SCC译码代替标准译码，在码率为0.74-0.87的情况下，与HD码的AIRs的差距可减小到0.26-1.02 dB。在光纤信道中，对于401 Gbps和468 Gbps之间的数据率，所获得的可达增加高达22%。
2021-05-12 cs.IT eess.SP 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
Optimization of NB QC-LDPC Block Codes and Their Performance Analysis
提出了一种非二进制准循环LDPC码的优化方法。该方法结合模拟退火构造基校验矩阵和标记所获得的基矩阵，旨在最大化NB LDPC码Tanner图的所谓广义围长。基于二进制Galois域的扩展，推导了有限长度的“几乎正则”NB LDPC码的集合的平均二进制谱的简化的随机编码界。给出了“几乎规则”NB QC-LDPC块码的和积BP解码的仿真FER性能，并与导出的有限长度随机编码界以及5G标准中优化的二进制QC-LDPC块码的相同性能进行了比较。在瀑布区，ML译码的有限长误差概率界与BP译码的仿真FER性能相差约0.1- 0.2dB。
2020-10-22 cs.IT math.IT
Min-max Decoding Error Probability Optimization in RIS-Aided Hybrid TDMA-NOMA Networks
本文研究RIS辅助的混合TDMA-NOMA网络，在有限块长机制下通过联合优化功率分配、波束成形、块长、RIS反射和用户配对，最小化最坏情况解码错误概率，提出SCA和SDR算法及匈牙利匹配方法，仿真验证了其优越性能。
2023-10-18 cs.IT cs.NI math.IT
Achievable Rates and Error Exponents for a Class of Mismatched Compound Channels
本文研究失配解码在信道接近解码度量时的可达速率与误差指数，推导了相对熵球半径函数的近似，刻画信道估计损失，并给出离散与连续信道的示例。
2025-05-26 cs.IT math.IT
Quasi-BP for BCH Codes and its Optimization
School of Information & Electronics, Shandong Technology and Business University（信息与电子学院，山东工商学院）
本文提出一种整合信道噪声方差、码的循环特性及校验矩阵故意冗余的准BP解码器，通过跟踪互信息演变验证了散点EXIT图用于优化解码器参数的有效性，实现接近LDPC码的性能。
2026-04-05 cs.IT math.IT
A Double Maximization Approach for Optimizing the LM Rate of Mismatched Decoding
本文针对失配译码中LM速率的最大化问题，提出一种基于新型对偶形式的双重最大化方法，将非凸的最大-最小问题转化为每个方向均为凸的交替最大化问题，并通过数值实验验证了显著的速率增益。
2024-05-01 cs.IT cs.NA math.IT
Gradient Flow Decoding
本文提出基于梯度流的LDPC码连续时间译码方法，通过常微分方程定义译码过程，并推广到负对数似然与张量计算，在AWGN和MIMO信道中取得与成熟算法相当的译码性能。
2024-08-01 cs.IT math.IT
Polytope of Correct (Linear Programming) Decoding and Low-Weight Pseudo-Codewords
我们分析了线性规划（LP）解码的图形二进制码的软输出，对称和对数凹通道。我们表明，错误的表面，分离域的正确解码域的错误解码，是一个多面体。我们制定的问题，找到最低重量的伪码字作为一个非凸优化（凸函数的最大化）在一个多面体，与成本函数定义的信道和多面体定义的结构的代码。该公式提出了新的可证明收敛的算法，用于找到在先前讨论的质量上改进的最低权重伪码字。以Tanner [155，64，20]码为例，在加性高斯白噪声（AWGN）信道下对算法性能进行了测试。
2011-05-28 cs.IT math.IT
Discovering the Unequal Importance of Coded Bits in the Decoding of Polar Codes
本文研究极化码译码中编码比特的重要性，通过暴力搜索和代理优化识别关键比特，并将其映射至最可靠信道，在基于OFDM的系统中实现最高7倍的BER性能增益。
2025-07-11 cs.IT math.IT
Locally-Optimized Reweighted Belief Propagation for Decoding LDPC Codes with Finite-Length
在实践中，LDPC码使用消息传递方法来解码。这些方法提供了良好的性能，但往往收敛缓慢，有时不能收敛和正确解码所需的码字。最近，树重加权消息传递方法已被修改，以提高收敛速度很少或没有额外的复杂性成本。本文扩展了这一工作，提出了一类新的局部优化重加权策略，它适用于规则和不规则LDPC码。所提出的解码算法首先将因子图分割成子图，然后对重加权参数进行局部优化。仿真结果表明，所提出的解码算法显着优于标准的消息传递和现有的重加权技术。
2014-03-04 cs.IT math.IT
Margin Propagation based XOR-SAT Solvers for Decoding of LDPC Codes
本文提出一种基于对数求和指数函数及边际传播近似的XOR-SAT求解器用于LDPC解码，性能接近和积算法，计算复杂度显著低于其他软判决比特翻转解码器。
2024-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Spread Spectrum Codes for Continuous-Phase Modulated Systems
本文研究了二进制连续相位调制信号在类重复码下解调和译码的组合方法的理论性能。这种技术的动机是需要在高噪声状态下传输分组化或成帧的数据突发，在高噪声状态下，许多强大的短长度码是无效的。在强噪声的信道中，我们从数学上研究了这种组合方法的渐近比特出错率，并量化了随着码率的增加，分别执行解调和解码的性能改善。在这种情况下，我们还讨论了一个简单的变体的重复编码涉及伪随机码字，基于直接序列扩频方法，保留了频谱密度的编码信号，以保持抗窄带干扰。我们描述了数值模拟，证明了这种方法的优点，作为一个内部的代码，可以在现代编码方案下，在高噪声环境中使用。
2014-01-01 cs.IT math.IT
Fairness Optimization for Intelligent Reflecting Surface Aided Uplink Rate-Splitting Multiple Access
本文针对IRS辅助RSMA上行系统，构建最大最小公平速率优化问题，采用AO算法及GPI、SGD方法，并考虑不完美CSIT的鲁棒设计，显著提升公平性并保证可靠性。
2024-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
Scheduled-PEG construction of LDPC codes for Upper-Layer FEC
渐进边增长（Progressive Edge Growth，PEG）算法是构造有限长LDPC码最常用的方法之一。在本文中，我们认为PEG算法与调度分布，指定的顺序，在图中建立的边缘。我们的目标是找到一个调度分布，产生“最好的”性能方面的解码开销，性能指标特定的擦除码和广泛用于上层前向纠错（UL-FEC）。我们严格制定这个优化问题，我们表明，它可以通过使用遗传优化算法来解决。我们还展示了PEG码优化调度分布，其解码开销是不到一半的解码开销的经典PEG同行。
2011-03-14 cs.IT math.IT
A Constituent Codes Oriented Code Construction Scheme for Polar Code-Aim to Reduce the Decoding Latency
本文提出了一种极化码构造方案，该方案减少了组成码补充解码延迟。组成码是具有特定模式的子码字。它们用于加速极化码的连续消除解码过程而没有任何性能下降。我们修改传统的建设方法，以产生更多的理想的组成代码，加快解码过程。对于（n，k）极化码，不是直接将k个最佳比特和（n-k）最差比特分别设置为信息比特和冻结比特，而是根据其等效信道的质量仔细地交换一些信息比特和冻结比特的位置。我们对1024和2048比特长度的极化码进行了多速率仿真，并分析了不同长度码的解码延迟。数值结果表明，所提出的构造方案通常能够实现至少约20%的延迟减少与精心选择的优化阈值的增益可以忽略不计的损失。
2017-09-20 cs.IT math.IT
