Designing a Sensible Block Semi-Random Interleaver for Turbo Codes
Notice bibliographique
Résumé
It is highly known that an interleaver (a device that scrambles the order of a sequence of numbers) is a key component of a turbo encoder to guarantee excellent bit error rate and frame error rate performances.Turbo codes were initially proposed using a randomly constructed interleaver.Turbo codes are a rank of high-performance forward error correction (FEC) codes, which were the initial practical codes to closely approach the channel capability.We introduce here a method for generating a sequence of semi-random interleavers, projected to be optimally stored and employed in a turbo coding system that requires litheness of the input block (i.e., interleaver) size.By the arrangement of construction and random search based on a careful analysis of the low weight words and the distance properties of the component codes, it is possible to find interleavers for turbo coding with a high minimum distance.We have designed a block semi-random interleaver with permutations of each row, and found a combination of permutations where a tight upper bound to the minimum distance of the complete turbo scheme is 108.By using our designed technique it is easier to include restrictions which make the interleaver correctly-terminating or odd-even.While the block semi-random interleavers serves well for specifying interleaver spread, we think our method will achieve better performance in a more sophisticated designed criteria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».