This paper presents a generalized construction of RS-SPC product codes. A low-complexity joint-decoding scheme is proposed for these codes, in which a BP-based iterative decoding is performed based on the binary expansion of the whole parity-check matrix. Various powerful RS codes can be used as the component codes for RS-SPC product codes, which gives a good performance for local decoding (decode a single component codeword). The proposed BP-based iterative decoding is a global decoding, and it achieves an error-correcting capability comparable to codes of large blocklengths. This two-phase decoding scheme preserves the low decoding latency and complexity of the local decoding while achieves high reliability through the global decoding. The complexity of the proposed iterative decoding is discussed, and the simulation results show the proposed scheme offers a good trade-off between the complexity and the error performance.


翻译:本文件介绍了对RS-SPC产品编码的普遍构建。为这些编码提出了一种低复杂度联合编码办法,其中根据全对等检查矩阵的二进制扩展进行了基于BP的迭代解码。各种强大的RS代码可以用作RS-SPC产品编码的组成部分代码,这为当地解码工作提供了良好的表现(设计了一个单一的构件编码)。拟议的基于BP的迭代编码是一种全球解码,实现了与大块长串编码相类似的错误校正能力。这一两阶段解码办法保持了当地解码的低解码长度和复杂性,同时通过全球解码工作实现了高度可靠性。讨论了拟议的迭代编码的复杂性,模拟结果显示拟议的办法在复杂性和误差性之间提供了良好的权衡。

0
下载
关闭预览

相关内容

和积网络综述论文,Sum-product networks: A survey,24页pdf
专知会员服务
23+阅读 · 2020年4月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
保序最优传输:Order-preserving Optimal Transport
我爱读PAMI
6+阅读 · 2018年9月16日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年1月19日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
VIP会员
相关VIP内容
和积网络综述论文,Sum-product networks: A survey,24页pdf
专知会员服务
23+阅读 · 2020年4月3日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
保序最优传输:Order-preserving Optimal Transport
我爱读PAMI
6+阅读 · 2018年9月16日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年1月19日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月18日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员