A comparison between BP, log-likelihood and max log-likelihood decoding algorithms of LDPC codes based on EXIT chart and EXIT trajectories methods
Notice bibliographique
Résumé
Low density parity check (LDPC) codes are known to achieve a performance very close to the Shannon capacity limit on Additive White Gaussian Noise (AWGN) and erasure channels. The extrinsic information transfer (EXIT) chart is a powerful method for analyzing iteratively decoded codes such as Turbo codes. EXIT charts were introduced as a method for representing how the mutual information between the decoder output and the transmitted bits changes over turbo decoding iterations. It is possible to apply the EXIT chart method to LDPC codes by treating the LDPC decoder as a concatenation of variable and check nodes. However the achieved convergence threshold values obtained with the EXIT charts are (plusmn0.1) dB away from the more precise results derived from the density evolution (DE) method. Subsequently, the EXIT trajectories method was proposed as an improved performance-analysis method for LDPC codes under belief propagation (BP) decoding and achieved more accurate convergence threshold values than the EXIT chart method. In this paper, the EXIT chart and the EXIT trajectories methods are proposed as analysis tools to compare between the BP, log likelihood and max log likelihood decoding algorithms for LDPC codes in terms of convergence thresholds. Furthermore, a comparison between EXIT chart, EXIT trajectories and DE methods is introduced for the mentioned LDPC codes. Simulations and numerical calculations on convergence thresholds for various ensembles of (dv, dc) regular LDPC codes for binary input AWGN channels are performed which results that the BP is the best decoding algorithm for LDPC code followed by the log likelihood and the max log likelihood algorithms, respectively. Also, the EXIT trajectory method yields more accurate results than EXIT charts which come very close to the DE method, while being more convenient numerically as a code research tool than the latter which require many Fourier transform operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».