Variant belief-propagation (BP) algorithms are applied to low-density parity-check (LDPC) codes, and a near Shannon limit error-rate performance is obtained. However, the decoders presented in previous literature suffer from a large resource consumption due to the accumulative calculations for each extrinsic message updating. In this paper, check belief is introduced as the probability that the corresponding parity check is satisfied. A check belief propagation (CBP) algorithm is proposed, which can force all the check nodes to contribute their check beliefs to others in a sequential order. The check nodes will enlarge the check beliefs of all the check nodes iteratively. This can result in positive check beliefs for all the check nodes, which indicates that all the parity checks are successfully satisfied. Different from previous BP algorithms, the check beliefs are propagated with no accumulative calculations at an acceptable speed, with low complexity and without performance loss. The simulation results and analyses show that the CBP algorithm provides a similar prominent error-rate performance as the previous BP algorithms, but consumes a lot fewer resources than them. It earns a big benefit in terms of complexity.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29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
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 · 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 · 2012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6月21日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
最新内容
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
3+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
5+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
6+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
12+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
4+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
0+阅读 · 2015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 · 2012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