Novel serial code concatenation strategies for error floor mitigation of low-density parity-check and turbo product codes
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel multiple serial code concatenation (SCC) strategy to combat the error-floor problem in iterated sparse graph-based error correcting codes such as turbo product-codes (TPC) and low-density parity-check (LDPC) codes. Although SCC has been widely used in the past to reduce the error-floor in iterative decoders, the main stumbling block for its practical application in high-speed communication systems has been the need for long and complex outer codes. Alternative, short outer block codes with interleaving have been shown to provide a good tradeoff between complexity and performance. Nevertheless, their application to next-generation high-speed communication systems is still a major challenge as a result of the careful design of long complex interleavers needed to meet the requirements of these applications. The SCC scheme proposed in this work is based on the use of short outer block codes. Departing from techniques used in previous proposals, the long outer code and interleaver are replaced by a simple block code combined with a novel encoding/decoding strategy. This allows the proposed SCC to provide a better tradeoff between performance and complexity than previous techniques. Several application examples showing the benefits of the proposed SCC are described. Particularly, a new coding scheme suitable for high-speed optical communication is introduced.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».