TS-LDPC analog decoding based on the Min-Sum algorithm
Notice bibliographique
Résumé
It has been shown that Min-Sum (MS) algorithms have low complexity in the implementation of analog VLSI decoders compared to the Sum-Product (SP) algorithm. Moreover, Turbo-structured LDPC (TS-LDPC) codes are known to have lower error floor than random LDPC codes. In this paper, Min-Sum and Min-Sum with correction factor algorithms are reviewed and adapted with TS-LDPC codes for future analog VLSI implementation. Simulation results show that the error performance of the Min-Sum algorithm is comparable with the Sum-Product algorithm for the same block length. This means that the lower error floor property of TS-LDPC codes is preserved when MS algorithms are used. Moreover, analog decoder implementation of TS-LDPC codes is studied. To test the suitability of the MS algorithm based TS-LDPC decoder some analog impairments such as mismatch, leakage and noise are considered in the decoding procedure of TS-LDPC codes. In each case, it is shown that the degradation of the error performance of TS-LDPC codes due to analog impairments is negligible. Therefore, it can be concluded that the analog decoder of the TS-LDPC code using MS algorithm is fairly robust against analog imperfections and may be considered in future implementation of analog VLSI decoder.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».