論文の概要: Boosted Neural Decoders: Achieving Extreme Reliability of LDPC Codes for 6G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13413v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 23:54:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 18:55:12.601867
• Title: Boosted Neural Decoders: Achieving Extreme Reliability of LDPC Codes for 6G Networks
• Title（参考訳）: 強化ニューラルデコーダ:6Gネットワーク用LDPCコードの極度信頼性を実現する
• Authors: Hee-Youl Kwak, Dae-Young Yun, Yongjune Kim, Sang-Hyo Kim, Jong-Seon No,
• Abstract要約: 6Gネットワーク内の超信頼性・低遅延通信(xURLLC)の次世代では、フレームエラー率(FER)が10-9ドル以下である。 低密度パリティチェック(LDPC)符号は5Gニューラジオ(NR)の標準規格であり、エラーフロア現象と呼ばれる課題に直面している。 本稿では,ニューラル・ミニサム(NMS)デコーダの高速化という革新的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.190674451882964
• License:
• Abstract: Ensuring extremely high reliability in channel coding is essential for 6G networks. The next-generation of ultra-reliable and low-latency communications (xURLLC) scenario within 6G networks requires frame error rate (FER) below $10^{-9}$. However, low-density parity-check (LDPC) codes, the standard in 5G new radio (NR), encounter a challenge known as the error floor phenomenon, which hinders to achieve such low rates. To tackle this problem, we introduce an innovative solution: boosted neural min-sum (NMS) decoder. This decoder operates identically to conventional NMS decoders, but is trained by novel training methods including: i) boosting learning with uncorrected vectors, ii) block-wise training schedule to address the vanishing gradient issue, iii) dynamic weight sharing to minimize the number of trainable weights, iv) transfer learning to reduce the required sample count, and v) data augmentation to expedite the sampling process. Leveraging these training strategies, the boosted NMS decoder achieves the state-of-the art performance in reducing the error floor as well as superior waterfall performance. Remarkably, we fulfill the 6G xURLLC requirement for 5G LDPC codes without a severe error floor. Additionally, the boosted NMS decoder, once its weights are trained, can perform decoding without additional modules, making it highly practical for immediate application. The source code is available at https://github.com/ghy1228/LDPC_Error_Floor.
• Abstract（参考訳）: 6Gネットワークでは、チャネル符号化において極めて高い信頼性を確保することが不可欠である。 6Gネットワークにおける超信頼性・低遅延通信(xURLLC)の次世代シナリオは、フレームエラー率(FER)が10-9$以下である。 しかし、低密度パリティチェック(LDPC)符号は5Gニューラジオ(NR)の標準規格であり、エラーフロア現象と呼ばれる問題に遭遇し、そのような低レートを達成するのを妨げている。 この問題に対処するため,ニューラルミンサム(NMS)デコーダの高速化という,革新的なソリューションを導入する。 このデコーダは、従来のNMSデコーダと同一動作であるが、以下を含む新しい訓練方法によって訓練されている。 一 不正なベクトルによる学習の促進 二 消滅する勾配問題に対処するためのブロック単位の訓練スケジュール 三 トレーニング可能な重量の数を最小にするため、動的重量共有 四 必要なサンプル数を減らすための伝達学習及び 五 サンプリング処理の迅速化のためのデータ拡張 これらのトレーニング戦略を活用することで、強化されたNMSデコーダは、エラーフロアを低減し、優れたウォーターフォールパフォーマンスを実現する。 注目すべきは、5G LDPC符号の6G xURLLC要件を重大エラーフロアなしで満たすことである。 さらに、強化されたNMSデコーダは、一度重みが訓練されると、追加モジュールなしでデコードを実行でき、即時適用に非常に実用的である。 ソースコードはhttps://github.com/ghy1228/LDPC_Error_Floor.comで公開されている。

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