論文の概要: Scalable Polar Code Construction for Successive Cancellation List
Decoding: A Graph Neural Network-Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01105v4
- Date: Sat, 13 May 2023 21:58:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 01:12:25.789119
- Title: Scalable Polar Code Construction for Successive Cancellation List
Decoding: A Graph Neural Network-Based Approach
- Title（参考訳）: 逐次キャンセラリストデコーディングのためのスケーラブル極性コード構築:グラフニューラルネットワークに基づくアプローチ
- Authors: Yun Liao, Seyyed Ali Hashemi, Hengjie Yang, John M. Cioffi
- Abstract要約: 本稿では、まず、極性符号を、極性符号構成メッセージパスグラフと呼ばれる異種グラフにマッピングする。
次に,極性コードに対応するPCCMPグラフの探索を目的とした,グラフニューラルネットワークに基づく反復的メッセージパッシングアルゴリズムを提案する。
数値実験により、IMPベースの極符号構造はCA-SCLデコードの下での古典的な構成よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.146177972345138
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While constructing polar codes for successive-cancellation decoding can be
implemented efficiently by sorting the bit-channels, finding optimal polar
codes for cyclic-redundancy-check-aided successive-cancellation list (CA-SCL)
decoding in an efficient and scalable manner still awaits investigation. This
paper first maps a polar code to a unique heterogeneous graph called the
polar-code-construction message-passing (PCCMP) graph. Next, a heterogeneous
graph-neural-network-based iterative message-passing (IMP) algorithm is
proposed which aims to find a PCCMP graph that corresponds to the polar code
with minimum frame error rate under CA-SCL decoding. This new IMP algorithm's
major advantage lies in its scalability power. That is, the model complexity is
independent of the blocklength and code rate, and a trained IMP model over a
short polar code can be readily applied to a long polar code's construction.
Numerical experiments show that IMP-based polar-code constructions outperform
classical constructions under CA-SCL decoding. In addition, when an IMP model
trained on a length-128 polar code directly applies to the construction of
polar codes with different code rates and blocklengths, simulations show that
these polar code constructions deliver comparable performance to the 5G polar
codes.
- Abstract（参考訳）: 逐次復号化のための極性符号はビットチャネルをソートすることで効率よく実装できるが、巡回冗長チェック支援逐次復号化リスト(CA-SCL)の最適極性符号の探索はまだ検討が待たれている。
本稿では,まず極性コードを,極性コード構築メッセージパッシング(pccmp)グラフと呼ばれる一意な不均一グラフにマッピングする。
次に、CA-SCLデコーディングの下で最小フレーム誤り率の極符号に対応するPCCMPグラフを見つけることを目的とした、異種グラフニューラルネットベースの反復メッセージパス(IMP)アルゴリズムを提案する。
この新しいIMPアルゴリズムの主な利点はスケーラビリティである。
すなわち、モデル複雑性はブロック長とコードレートとは独立であり、短い極性コード上で訓練されたIMPモデルは、長い極性コードの構成に容易に適用できる。
数値実験により、IMPベースの極符号構造はCA-SCLデコードの下での古典的な構成よりも優れていた。
さらに、長さ128の極性符号で訓練されたIMPモデルがコードレートとブロック長の異なる極性符号の構築に直接適用されると、これらの極性符号構造が5G極性符号に匹敵する性能を示すことがシミュレーションで示されている。
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