Non‐binary SOVA algorithms for decoding of block codes on a sectionalized trellis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we explore computationally efficient implementations of the soft output viterbi algorithm (SOVA) applied to Soft‐Input Soft‐Output (SISO) decoding of linear block codes. In order to simplify the trellis‐based decoding of binary block codes with SOVA, we use the technique of sectionalization of the trellis, which has been successfully applied to the simplification of the MAP and Max‐Log‐MAP algorithms. Due to the branch complexity of the sectionalized trellis, we define a generalization of a non‐binary version of SOVA. However, the computational complexity of directly applying this approach remains too high for efficient implementation; we thus introduce the concept of non‐binary SOVA (NSOVA) with propagation of bit‐level reliabilities (BLR). This new algorithm is analyzed from a computational complexity viewpoint. Both serial and parallel implementations are explored. Finally, optimal sectionalizations are derived for selected codes; since the normal SOVA decoding is a particular case of NSOVA with BLR, we show that our approach is more efficient than a bit‐level trellis by showing that, for all the codes tested, the optimal trellis is a sectionalized one. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».