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题名基于校正子和猜测随机加性噪声的混合译码算法
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作者
石月壮
孔令军
刘海洋
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机构
中国科学院微电子研究所
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出处
《电子学报》
2025年第7期2201-2209,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.62271482)。
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文摘
猜测随机加性噪声译码算法(Guessing Random Additive Noise Decoding,GRAND)是线性码的一类通用译码算法.其中,ORBGRAND(Ordered Reliability Bits GRAND)算法是一种软判决猜测随机加性噪声译码算法,具有运算简单、易于实现等优点,引发了广泛的研究和关注.但是,在限定查询次数的条件下,ORBGRAND算法的译码性能与软判决最大似然译码有一定差距.针对这一问题,本文提出了一种基于校正子译码(Syndrome Decoding,SD)算法和ORBGRAND算法的混合译码算法.该算法为ORBGRAND算法引入一种辅助度量,将接收序列并行输入SD算法和ORBGRAND算法进行译码,选择二者中与接收软判决序列具有最大相关值的码字估计作为译码输出.仿真结果表明,提出的混合译码算法在增加不多复杂度的条件下相对ORBGRAND算法能够获得译码性能改善,并且随着信噪比的增加改善更明显.此外,提出的混合译码算法保持了ORBGRAND算法的通用性,适合于各种类型的线性码译码.
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关键词
通用译码算法
猜测随机加性噪声译码
最大似然译码
校正子译码
混合译码
相关
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Keywords
general decoding algorithm
guessing random additive noise decoding(GRAND)
maximum likelihood decoding
syndrome decoding
hybrid decoding algorithm
correlation
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分类号
TN911.22
[电子电信]
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