論文の概要: CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code Family
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00313v3
- Date: Mon, 29 May 2023 11:55:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 03:33:48.195365
- Title: CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code Family
- Title(参考訳): CRISP:Polar Code Familyのためのカリキュラムベースのシーケンスニューラルデコーダ
- Authors: S Ashwin Hebbar, Viraj Nadkarni, Ashok Vardhan Makkuva, Suma Bhat,
Sewoong Oh, Pramod Viswanath
- Abstract要約: 我々は、新しい$textbfC$urtextbfRI$culumベースの$textbfS$equential neural decoder for $textbfP$olar codes (CRISP)を紹介する。
CRISPは、Polar(32,16)およびPolar(64,22)符号に対して、ほぼ最適の信頼性性能が得られることを示す。
CRISPはPolaization-Adjusted-Convolutional (PAC) コードに容易に拡張でき、既存のSCデコーダは信頼性が著しく低い。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.74928228858547
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Polar codes are widely used state-of-the-art codes for reliable communication
that have recently been included in the 5th generation wireless standards (5G).
However, there remains room for the design of polar decoders that are both
efficient and reliable in the short blocklength regime. Motivated by recent
successes of data-driven channel decoders, we introduce a novel
$\textbf{C}$ur$\textbf{RI}$culum based $\textbf{S}$equential neural decoder for
$\textbf{P}$olar codes (CRISP). We design a principled curriculum, guided by
information-theoretic insights, to train CRISP and show that it outperforms the
successive-cancellation (SC) decoder and attains near-optimal reliability
performance on the Polar(32,16) and Polar(64,22) codes. The choice of the
proposed curriculum is critical in achieving the accuracy gains of CRISP, as we
show by comparing against other curricula. More notably, CRISP can be readily
extended to Polarization-Adjusted-Convolutional (PAC) codes, where existing SC
decoders are significantly less reliable. To the best of our knowledge, CRISP
constructs the first data-driven decoder for PAC codes and attains near-optimal
performance on the PAC(32,16) code.
- Abstract(参考訳): 極性符号は、最近第5世代無線規格(5G)に含まれる信頼できる通信のための最先端の符号として広く使われている。
しかし、短ブロック長領域において効率的かつ信頼性の高い極性デコーダの設計の余地は残っている。
データ駆動型チャネルデコーダの最近の成功に動機づけられ、新しい$\textbf{c}$ur$\textbf{ri}$culumベースの$\textbf{s}$equential neural decoder for $\textbf{p}$olar codes (crisp)を導入する。
我々は,情報理論的な洞察に導かれた原則付きカリキュラムをデザインし,逐次カンセル化(sc)デコーダよりも優れており,polar(32,16)およびpolar(64,22)符号でほぼ最適に近い信頼性が得られることを示す。
提案カリキュラムの選択は,他のカリキュラムと比較することによって示すように,CRISPの精度向上に不可欠である。
より注目すべきは、CRISPは、既存のSCデコーダの信頼性が著しく低いPAC(Polarization-Adjusted-Convolutional)コードに容易に拡張できることである。
我々の知る限り、CRISPはPACコードのための最初のデータ駆動デコーダを構築し、PAC(32,16)コードでほぼ最適性能を得る。
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