Efficient encoders and decoders for polar codes: algorithms and implementations
Notice bibliographique
Résumé
Error-correcting codes enable reliable and efficient data communication and storage and have become an indispensable part of information processing systems. Polar codes are the latest discovery in the quest for more powerful error correction. They are the first codes with an explicit construction to provably achieve the symmetric capacity of memoryless channels. Moreover, this performance is realizable using the low complexity successive-cancellation decoding algorithm. Despite their attractive theoretical properties, polar codes suffer from two major issues hindering practical implementations: a slow decoding algorithm and mediocre error-correction performance at moderate code lengths. Solutions to these problems in the literature have been mutually exclusive. Decoding speed can be increased, but at the cost of degrading error-correction capability. On the other hand, the error-correction performance can be greatly improved using a list decoding algorithm, which incurs a large cost in both decoding speed and memory requirements. This incompatibility in solutions must be resolved before polar codes become practical. This thesis presents novel, compatible solutions to these problems. It introduces a new decoding algorithm that has the same error-correction performance as successive cancellation, but offers significantly lower latency and higher throughput. A corresponding decoder implementation is shown to be an order of magnitude faster than the state-of-the-art in the literature. Next, the speed of successive-cancellation list decoders for polar codes is improved without degrading error-correction performance. The resulting software decoders implementing the proposed algorithm offer throughput and error-correction performance exceeding the best in the literature and meeting the requirements for the 802.11n WiFi standard. This work also brings to light another beneficial property of polar codes that had not been studied before. It presents encoders and decoders that can operate on polar codes of any length and rate, while maintaining low implementation complexity and fast operating speed. Such implementations are important in systems that must adapt to varying channel conditions. Finally, two methods are introduced that improve error-correction performance without incurring the memory overhead of list decoding. The first targets systems where re-transmission is impossible or highly undesirable. The second improves the performance of software decoders using polar codes with rates very close to the channel capacity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».