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Enregistrement W2116381650 · doi:10.1109/issse.2007.4294441

Powerful LDPC Codes for Broadband Wireless Networks: High-performance Code Construction and High-speed Encoder/Decoder Design

2007· article· en· W2116381650 sur OpenAlexafffund
Zhiyong He, Sébastien Roy, Paul Fortier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésLow-density parity-check codeComputer scienceEncoderDecoding methodsForward error correctionThroughputParity-check matrixConcatenated error correction codeCode (set theory)Field-programmable gate arrayError detection and correctionBlock codeAlgorithmWirelessParallel computingComputer hardwareTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses high-performance code construction and high-speed encoder and decoder designs for low density parity check (LDPC) codes. Thanks to their nice structures, LDPC codes constructed from shifted identity matrices have been emphasized. Several techniques in code constructions have been proposed to lower the bit error floor down to 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-10</sup> . Characterized by a parity check matrix in a triangular plus dual-diagonal form, these structured LDPC codes can be encoded in linear time using a layered encoding algorithm. To increase the throughput of decoders, a joint row-column decoding algorithm has been proposed and parallel decoding architectures have been used. The implementation results into field programmable gate array (FPGA) devices indicate that the encoder for these high-performance LDPC codes attains a throughput of up to 115 Gbits/sec and the decoder attains a throughput of up to 1 Gbits/sec. The proposed codes are suitable for high-speed and high-performance applications which demand relatively low error floor, including application in broadband wireless networks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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