Asymptotic performance comparison of concatenated (turbo) codes over<i>GF</i>(4)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we investigate and compare the asymptotic performance of concatenated convolutional coding schemes overGF(4) over additive white Gaussian noise (AWGN) channels. Both parallel concatenated codes (PCC) and serial concatenated codes (SCC) are considered. We construct such codes using optimal non‐binary convolutional codes where optimality is in the sense of achieving the largest minimum distance for a fixed number of encoder states. Code rates of the formk0/(k0+ 1) fork0=1, 8, and 64 are considered, which suite a wide spectrum of communications applications. For all of these code rates, we find the minimum distance and the corresponding multiplicity for both concatenated code systems. This is accomplished by feeding the encoder with all possible weight‐two and weight‐three input information patterns and monitoring, at the output of the encoder, the weight of the corresponding codewords and their multiplicity. Our analytical results indicate that the SCC codes considerably outperform their counterpart PCC codes at a much lower complexity. Inspired by the superiority of SCC codes, we also discuss a mathematical approach for analysing such codes, leading to a more comprehensive analysis and allowing for further improvement in performance by giving insights on designing a proper interleaver that is capable of eliminating the dominant error patterns. Copyright © 2004 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».