Low-complexity near-optimal map decoder for convolutional codes in symmetric alpha-stable noise
Notice bibliographique
Résumé
The design of the MAP decoder for signals in impulsive noise modeled using the symmetric α-stable (SαS) distribution is considered. The conventional MAP decoder, which optimizes the a posteriori probability for Gaussian noise, performs poorly in SαS noise. On the other hand, the optimal MAP decoder possesses impractical complexity due to the lack of a closed form expression of the probability density function. To simplify the implementation of the MAP decoder, the Huber nonlinearity was previously proposed, which results in a performance improvement over the conventional Gaussian MAP decoder. However, the performance is still far from optimal. In this paper, a simple unified approach to design low complexity suboptimal MAP decoder is proposed. The proposed approach uses the log likelihood ratio (LLR) as a metric to evaluate how close the suboptimal MAP decoder from the optimal. Based on this approach, a piecewise linear approximation of the LLR is used to design a sub-optimal MAP decoder which gives near optimal performance with low implementation complexity. The performance improvement of the MAP decoder is approximately 2-6 dB for different values of α compared to the MAP decoder with the Huber nonlinearity, with low complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».