The polarization-adjusted convolutional (PAC) codes are a new family of linear codes that can perform close to the theoretical bounds. These codes make use of both polar coding and convolutional coding. In this study, by using the cyclic shift matrices, we provide new proof that, from the minimum distance viewpoint, PAC codes are superior to polar codes.


翻译:极化调整卷积(PAC)码是一种新的线性码系列,可接近理论限制。这些代码利用了极化编码和卷积编码。本研究通过使用循环移位矩阵, 提供了新的证明,从最小距离的角度来看,PAC 码比极化码更具优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2023年1月29日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
几种句子表示方法的比较
AINLP
15+阅读 · 2019年9月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer
大数据文摘
18+阅读 · 2019年4月22日
t-SNE:最好的降维方法之一
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2019年2月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
VIP会员
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
几种句子表示方法的比较
AINLP
15+阅读 · 2019年9月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer
大数据文摘
18+阅读 · 2019年4月22日
t-SNE:最好的降维方法之一
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2019年2月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员