Collaborative algebraic decoding of interleaved Reed–Solomon codes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We derive and analyse an algorithm for collaborative decoding of heterogeneous interleaved Reed–Solomon (IRS) codes. They are generated by interleaving several codewords from different Reed–Solomon codes with the same length over the same Galois field. The basis of the decoding algorithm is similar to the Guruswami–Sudan (GS) decoding method. However, here multivariate interpolation is used to decode all the codewords of the interleaved scheme simultaneously. In the presence of burst errors, we show that the error‐correction capability of this algorithm is larger than that of independent decoding of each codeword using the standard GS method. In the latter case, the error‐correction capability is equal to the decoding radius of the GS algorithm for the Reed–Solomon code with the largest dimension. Also, concatenated codes using IRS codes as their outer codes and binary linear block codes as their inner codes are considered. Assuming maximum likelihood decoding of the inner code, we derive upper and lower bounds for the word error probability of concatenated codes over additive white Gaussian noise channel with binary phase‐shift keying modulation for both cases of independent and collaborative decoding of the outer IRS codes. We show that collaborative decoding provides considerable coding gain compared with independent decoding. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle