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Enregistrement W3133855535 · doi:10.1049/cmu2.12148

Enhanced BP decoding schemes of polar codes

2021· article· en· W3133855535 sur OpenAlex
Siyu Zhang, Behnam Shahrrava

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecoding methodsComputer scienceAlgorithmBelief propagationSoft-decision decoderFrame (networking)Reliability (semiconductor)Maximum a posteriori estimationA priori and a posterioriPolarMathematicsTelecommunicationsMaximum likelihoodStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, two decoding schemes for polar codes based on the belief propagation (BP) algorithm are proposed. The basic idea of the proposed schemes, called “interleaved BP” (I‐BP) and “multiple‐candidates BP” (M‐BP), is to construct multiple candidates with different reliability values from the received signal and to decode each candidate by a BP decoder. Then, the output of the BP decoder that meets the stopping criterion or the maximum likelihood (ML) rule is chosen as the decoded data. Simulation results show that both the proposed polar decoders outperform the one based only on a single conventional BP decoder. In conjunction with each of the proposed schemes, a feedback structure is also proposed to achieve more performance gain. The proposed feedback structure takes as input the output of each BP decoder, and enhances the a posteriori information of reliable bits and flips unreliable bits. Then, the processed information is fed back into its corresponding decoder. Simulation results show that the performance gain of the proposed schemes with this feedback, compared to the ones without the feedback, may be as large as 1 dB at a frame‐error rate on frequency selective channels and 2 dB at a frame‐error rate of 0.07 on doubly selective channels.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · 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