Research on QC-LDPC Decoding Method With Low Quantization Word Length Based on Adaptive Information Mapping in Passive Optical Network
Notice bibliographique
Résumé
Passive Optical Networks (PON) have advantages such as stable performance, convenient installation, high bandwidth, and resource saving, making them a mainstream network access technology with broad application prospects. The development of such as 8K video, digital twins, VR and other technologies causes explosive growth of network traffic and drives the next generation of PON to evolve towards higher rates, which results in the use of forward error correction (FEC) coding with higher coding gain to improve the power budget of PON. Quasi-cyclic low density parity check (QC-LDPC) codes are widely utilized in PON systems due to high coding gain and parallel encoding and decoding capabilities. However, the application of turbo-decode message passing (TDMP) decoding method is inevitably equated with high hardware complexity of the decoder caused by storing and processing massive information, which is one of the obstacles to PON evolution. Reducing the quantization word length is effective to reduce hardware complexity, but it also leads to saturation of decoding information, causing errors and affecting decoding performance. This work proposes an nonlinear mapping method which utilizes adaptive compression of decoding information through node saturation state monitoring during the decoding process, in order to ensure that the probability density of node information has a reasonable distribution. The simulation results indicate that the method can effectively mitigate the decline in decoding performance under low-word-length conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».