Statistical BER Analysis of Wireline Links With Non-Binary Linear Block Codes Subject to DFE Error Propagation
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a statistical model to accurately estimate post-FEC BER for high-speed wireline links using standard linear block codes, such as the RS(544,514,15) KP4 and RS(528,514,7) KR4 codes. A hierarchical approach is adopted to analyze the propagation of PAM-symbol and FEC-symbol errors through a two-layer Markov model. A series of techniques including state aggregation, time aggregation, state reduction, and dynamic programming are introduced making the time complexity to compute post-FEC BER below 10-15reasonable. Error bounds associated with each method are found. The efficiency of the proposed model allows it to handle a larger state space, more DFE taps, and more sophisticated linear block codes than prior work. A 4-PAM 60 Gb/s wireline transceiver fabricated in a 7 nm FinFET technology is used as a test vehicle to validate this model. Measured data with two different channels reveals that the statistical model can properly predict the post-FEC error floor with standard FEC codes. While this paper demonstrates the method for capturing DFE error propagation, the method is general and can be applied to model other communication systems having memory effects. Moreover, our proposed model can be easily extended to higher-level PAM schemes and other advanced equalizer architectures to assist in making architectural choices for wireline transceivers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».