MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2941720294 · doi:10.1109/access.2019.2910535

Low Complexity Polar Decoder for 5G Embb Control Channel

2019· article· en· W2941720294 sur OpenAlexaff
Ce Sun, Zesong Fei, Congzhe Cao, Xinyi Wang, Dai Jia

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceDecoding methodsComputational complexity theoryBelief propagationAlgorithmError detection and correctionList decodingNode (physics)Bit error rateConcatenated error correction codeSequential decodingPolar codeCommunication complexityLinear network codingBlock codeTheoretical computer scienceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polar codes have become the channel coding scheme for control channel of enhanced mobile broadband in the fifth generation (5G) communication systems. Belief propagation (BP) decoding of polar codes has the advantage of low decoding latency and high parallelism but suffers from high complexity. In this paper, a low complexity BP decoder is proposed for polar codes. We reduce the computational complexity by two steps. First, the cyclic redundancy check is concatenated to the decoder in order to decrease the number iterations of the BP algorithm. Then, a threshold is proposed based on Gaussian approximation to save the computational complexity of BP nodes. If the log-likelihood ratio of a node in the tanner graph is larger than the threshold, this node is no longer updated during the rest of the decoding process. The simulation results show that the proposed scheme has a similar block error rate performance with the original BP decoder, while the computational complexity is reduced significantly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetError Correcting Code TechniquesTravaux en français237 207