テールバイティング畳込み符号のための重み付きViterbi復号器の深いアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Raviv Tomer; Schwartz Asaf; Be'ery Yair

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201589992512 整理番号：21P0047393

テールバイティング畳込み符号のための重み付きViterbi復号器の深いアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Deep Ensemble of Weighted Viterbi Decoders for Tail-Biting Convolutional Codes

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発行年： 2020年09月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

テイルビット畳み込み符号は,古典的ゼロ終端畳込み符号を拡張する:両方の符号化スキームは,開始と終了状態の同等性を強制するが,しかし,各状態は,正当な終端である。本論文では,LTE標準として広く採用されている短い長さ領域に焦点を合わせて,テイルビット符号の最先端の復号化を改善するための機械学習手法を提案した。この標準もCRCコードを含む。最初に,基底トレリスの円形特性を利用するベースライン復号器である円形Viterbiアルゴリズムをパラメータ化した。アンサンブルは,複数のそのような重み付き復号器を組み合わせ,各復号器は,チャネル単語の分布の特定領域から単語を解読する。領域は終端状態のサブセットに対応する。アンサンブルは全状態空間をカバーする。非学習可能ゲーティングは2つの目標を満たす:それは容易に解読された単語をフィルターにかけ,複数の重み付き復号器を実行するオーバヘッドを緩和する。CRC基準を採用して,復号化目的のための専門家の部分集合だけを選択した。提案手法では,複数の符号長に対して,水上領域のCVAに対して,最大0.75dBのFER改善を達成し,高SNRにおける円形Viterbiアルゴリズムと比較して,無視できる計算量を付加した。【JST・京大機械翻訳】

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符号理論

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