Batched network codes (BNCs) are a low-complexity solution for communication through networks with packet loss. Although their belief propagation (BP) performance is proved to approach capacity in the asymptotic regime, there is no evidence indicating that their BP performance is equally good in the finite-length regime. In this paper, we propose a protograph-based construction for BNCs, referred to as protograph-based BNCs (P-BNCs), which significantly differs from existing BNCs in three aspects: 1) The vast majority of existing construction methods mainly focus on the degree distribution of check nodes (CNs), whereas P-BNCs not only specify the degree distributions of CNs and variable nodes (VNs) but also partially constrain the connectivity between CNs and VNs. 2) Traditional BNCs use a fixed degree distribution to generate all batches, making their performance highly sensitive to channel conditions, but P-BNCs achieve good performance under varying channel conditions due to their rate-compatible structures. 3) The construction of PBNCs takes into account joint BP decoding with a sparse precode, whereas traditional constructions typically do not consider a precode, or assume the presence of a precode that can recover a certain fraction of erasures. Thanks to these three improvements, P-BNCs not only have higher achievable rates under varying channel conditions, but more importantly, their BP performance is significantly improved at practical lengths.


翻译:批量网络编码(BNCs)是一种用于在存在丢包的网络中进行通信的低复杂度解决方案。尽管其置信传播(BP)性能在渐近区域被证明接近容量,但尚无证据表明其BP性能在有限长度区域同样优异。本文提出了一种基于原型的BNC构造方法,称为基于原型的批量网络编码(P-BNCs),该方法在三个方面与现有BNC显著不同:1)绝大多数现有构造方法主要关注校验节点(CNs)的度分布,而P-BNCs不仅指定了CNs和变量节点(VNs)的度分布,还部分约束了CNs与VNs之间的连接关系。2)传统BNC使用固定的度分布生成所有批次,导致其性能对信道条件高度敏感,而P-BNCs凭借其速率兼容结构,能够在变化的信道条件下实现良好性能。3)P-BNCs的构造考虑了与稀疏预编码的联合BP解码,而传统构造通常不考虑预编码,或假设存在能够恢复一定比例删除的预编码。得益于这三项改进,P-BNCs不仅在变化的信道条件下具有更高的可达速率,更重要的是,其实用长度下的BP性能得到了显著提升。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年11月1日
Arxiv
13+阅读 · 2022年10月20日
Arxiv
15+阅读 · 2019年11月26日
Arxiv
16+阅读 · 2019年4月4日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
16+阅读 · 2022年11月1日
Arxiv
13+阅读 · 2022年10月20日
Arxiv
15+阅读 · 2019年11月26日
Arxiv
16+阅读 · 2019年4月4日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月17日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员