論文の概要: Neural Augmented Min-Sum Decoding of Short Block Codes for Fading Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10684v1
• Date: Sat, 21 May 2022 22:04:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 09:14:44.207019
• Title: Neural Augmented Min-Sum Decoding of Short Block Codes for Fading Channels
• Title（参考訳）: フェーディングチャネル用短絡符号のニューラル拡張Min-Sum復号
• Authors: Sravan Kumar Ankireddy and Hyeji Kim
• Abstract要約: 本研究では,BPデコーダのmin-sumバージョンに対する重み付けの効果と,異なるチャネル設定における性能の保持方法について検討する。 エンタングルメントはAWGNチャネルではほとんど劣化しないが,より複雑なチャネルでは顕著な損失が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.012710335689297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the decoding of linear block codes, it was shown that noticeable gains in terms of bit error rate can be achieved by introducing learnable parameters to the Belief Propagation (BP) decoder. Despite the success of these methods, there are two key open problems. The first is the lack of analysis for channels other than AWGN. The second is the interpretation of the weights learned and their effect on the reliability of the BP decoder. In this work, we aim to bridge this gap by looking at non-AWGN channels such as Extended Typical Urban (ETU) channel. We study the effect of entangling the weights and how the performance holds across different channel settings for the min-sum version of BP decoder. We show that while entanglement has little degradation in the AWGN channel, a significant loss is observed in more complex channels. We also provide insights into the weights learned and their connection to the structure of the underlying code. Finally, we evaluate our algorithm on the over-the-air channels using Software Defined Radios.
• Abstract（参考訳）: 線形ブロック符号の復号において,Belief Propagation (BP)デコーダに学習可能なパラメータを導入することにより,ビット誤り率の観点から顕著なゲインが得られることを示した。 これらの手法が成功したにも拘わらず、鍵となる問題は2つある。 1つ目は、AWGN以外のチャネルの分析の欠如である。 2つ目は、学習した重みの解釈とBPデコーダの信頼性への影響である。 本研究では,拡張都市 (ETU) などの非AWGNチャネルに着目し,このギャップを埋めることを目的としている。 bpデコーダのmin-sumバージョンにおいて,重み付けの効果と異なるチャネル設定における性能の保持について検討した。 エンタングルメントはAWGNチャネルではほとんど劣化しないが,より複雑なチャネルでは顕著な損失が見られた。 また、学習した重みと基礎となるコードの構造との関係についての洞察も提供します。 最後に,このアルゴリズムを無線ソフトウェアを用いて無線路上で評価する。

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