Subcode-ensemble decoders improve iterative decoding by running multiple decoders in parallel over carefully chosen subcodes, increasing the likelihood that at least one decoder avoids the dominant trapping structures. Achieving strong diversity gains, however, requires constructing many subcodes that satisfy a linear covering property-yet existing approaches lack a systematic way to scale the ensemble size while preserving this property. This paper introduces hierarchical subcode ensemble decoding (HSCED), a new ensemble decoding framework that expands the number of constituent decoders while still guaranteeing linear covering. The key idea is to recursively generate subcode parity constraints in a hierarchical structure so that coverage is maintained at every level, enabling large ensembles with controlled complexity. To demonstrate its effectiveness, we apply HSCED to belief propagation (BP) decoding of polar codes, where dense parity-check matrices induce severe stopping-set effects that limit conventional BP. Simulations confirm that HSCED delivers significant block-error-rate improvements over standard BP and conventional subcode-ensemble decoding under the same decoding-latency constraint.


翻译:子码集成译码器通过在多组精心选取的子码上并行运行多个译码器,增加至少一个译码器避开主要陷阱结构的可能性,从而改进迭代译码性能。然而,要实现显著的多样性增益,需要构造大量满足线性覆盖性质的子码——而现有方法缺乏在保持该性质的同时系统性地扩展集成规模的途径。本文提出了层次化子码集成译码(HSCED),这是一种新的集成译码框架,能够在保证线性覆盖的前提下扩展组成译码器的数量。其核心思想是在层次化结构中递归地生成子码奇偶校验约束,使得每一层级都保持覆盖性,从而实现复杂度可控的大规模集成。为验证其有效性,我们将HSCED应用于极化码的置信传播(BP)译码,其中密集的奇偶校验矩阵会引发严重的停止集效应,从而限制传统BP译码的性能。仿真结果表明,在相同译码延迟约束下,HSCED相较于标准BP译码和传统子码集成译码,能带来显著的块错误率性能提升。

0
下载
关闭预览

相关内容

通过强化学习增强代码生成中的代码大语言模型:综述
专知会员服务
29+阅读 · 2025年1月1日
《分布式多智能体强化学习的编码》加州大学等
专知会员服务
55+阅读 · 2022年11月2日
编码计算研究综述
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月26日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年1月9日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
118+阅读 · 2020年2月3日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
变分自编码器VAE:一步到位的聚类方案
PaperWeekly
25+阅读 · 2018年9月18日
【干货】深入理解变分自编码器
专知
21+阅读 · 2018年3月22日
【干货】深入理解自编码器(附代码实现)
【干货】一文读懂什么是变分自编码器
专知
12+阅读 · 2018年2月11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
0+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
0+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2015年12月31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
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月25日
Arxiv
0+阅读 · 2月25日
Arxiv
0+阅读 · 2月16日
VIP会员
最新内容
(译文)认知战:以士兵为目标,塑造战略
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:12
(中文)认知战的本体论基础(2026报告)
专知会员服务
17+阅读 · 今天1:45
美空军条令(2026):外国对内防御
专知会员服务
3+阅读 · 今天1:32
美国与以色列如何在攻击伊朗中使用人工智能
专知会员服务
7+阅读 · 4月16日
《自动化战略情报管控》
专知会员服务
3+阅读 · 4月16日
得失评估:审视对伊朗战争的轨迹(简报)
专知会员服务
3+阅读 · 4月16日
【CMU博士论文】迈向可解释机器学习的理论基础
相关VIP内容
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
0+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
0+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2015年12月31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
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员