On systematic design of universally capacity approaching rate-compatible sequences of LDPC code ensembles over binary-input output-symmetric memoryless channels
Notice bibliographique
Résumé
Despite tremendous amount of research on the design of low-density parity-check (LDPC) codes with belief propagation decoding over different types of binary-input output-symmetric memoryless (BIOSM) channels, most results on this topic are based on numerical methods and optimization which do not provide much insight into the design process. In particular, systematic design of provably capacity achieving sequences of LDPC code ensembles over the general class of BIOSM channels, has remained a fundamental open problem. For the case of the binary erasure channel, explicit construction of capacity achieving sequences have been proposed based on a property called the flatness condition. In this paper, we propose a systematic method to design universally capacity approaching rate-compatible LDPC code ensemble sequences over BIOSM channels. This is achieved by interpreting the flatness condition over the BEC, as a successive maximization (SM) principle that is generalized to other BIOSM channels to design a sequence of capacity approaching ensembles called the parent sequence. The SM principle is then applied to each ensemble within the parent sequence, this time to design rate-compatible puncturing schemes. As part of our results, we extend the stability condition which was previously derived for degree-2 variable nodes to other variable node degrees as well as to the case of rate-compatible codes. Consequently, we rigorously prove that using the SM principle, one is able to design universally capacity achieving rate-compatible LDPC code ensemble sequences over the BEC. Unlike the previous results on such schemes over the BEC in the literature, the proposed SM approach is naturally extendable to other BIOSM channels. The performance of the rate-compatible schemes designed based on our systematic method is comparable to those designed by optimization.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».