Geri Dön

Belief propagation decoding using factor graph permutations

Faktör diyagram permütasyonları kullanarak inanç yayılımlı kod çözme

  1. Tez No: 595822
  2. Yazar: BERNA TOSUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MELEK DİKER YÜCEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Arıkan tarafından önerilmiş ve kanal kapasitesine ulaştığı kanıtlanmış olan kutupsal kodlar, on yıldan beri büyük ilgi toplamaktadır. Kodlamadaki en önemli sorun, iyi bir başarımı, düşük donanım masrafı ve yüksek hızda sağlayabilecek bir kod çözücü yapısıdır. Çok faktör diyagram kullanarak başarımı iyileştirilebilen inanç yayılımlı kod çözücüsü, ardışık götürme kod çözücüsünün aksine, paralelleştirmeye olanak tanır. N uzunluğunda bir kutupsal koda ait faktör diyagramının iç kademeleri (log2N!) = n! farklı şekilde değiştirilebilir. n faktör diyagramı kullanan inanç yayılımlı kod çözücülerin karmaşıklığı, O(N(log2N)^2) büyüklüğündedir ve başarımı eniyileştirmek için n! faktör diyagram arasından en uygun kümelerin seçimi, henüz tümüyle araştırılmamış, tetikleyici bir konudur. Bu tezde, beyaz Gaussian gürültüsü eklenmiş kanalda, kutupsal kodların, tek veya çok faktör diyagramlı inanç yayılımı kod çözücüsü başarımları üzerinde çalışılmıştır. Tek faktör diyagramlı kod çözücülerin en iyi ve en kötüleri arasındaki başarım farkları bulunmuş; ayrıca çok faktör diyagramlı kod çözücülerde rassal küme seçiminin büyük n'ler için yararsızlığı gösterilmiştir. Döngüsel kaymalarla elde edilen döngüsel kümeden farklı bir seçenek olarak, çok faktör diyagramlı kod çözücüler için MaxSON ve MaxofMax diye adlandırılan iki tane n-elemanlı küme seçim yöntemi önerilmiştir. Önerilen küme seçim yöntemlerinin başarımları, döngüsel, rassal ve literatürde geçen iki diğer çok faktör diyagramlı inanç yayılımlı kod çözücünün başarımlarıyla, 6 ≤log2N≤ 14 eşitsizliğini sağlayan farklı kod boyları için karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Capacity-achieving polar codes, introduced by Arıkan have attracted significant attention over a decade. The bottleneck in coding is the decoder structure that achieves good performance with low hardware implementation cost and high throughput. Unlike the successive cancellation decoder, belief propagation decoder that can be improved by decoding on multiple factor graphs, allows for parallel decoding. For a polar code of length N, there are (log2N!) = n! different permutations of the layers in the factor graph. Multiple factor graph belief propagation decoders that employ n factor graphs have the complexity of O(N(log2N)^2), and the choice of proper sets among n! factor graphs for performance optimization is a challenging topic that has not yet been fully explored. In this thesis, belief propagation decoding performance of polar codes over the additive white Gaussian noise channel is studied, by using single or multiple factor graphs within the decoder. The performance gap between the best and worst single factor graph decoders is found; and for multiple factor graph decoders, it is shown that random choice of factor graphs is incompetent for long code lengths. Two set-choice methods, MaxSON and MaxofMax rules are suggested for multiple factor graph decoders with n elements, as an alternative to the cyclically shifted set of factor graphs. Performance of proposed set-choice rules are compared with cyclic, random and two other multiple factor graph belief propagation decoders given in the literature, for different code lengths with 6 ≤ log2N≤ 14.

Benzer Tezler

  1. Belief propagation decoding of polar codes under factor graph permutations

    Kutupsal kodların faktör grafiği permütasyonlarıyla inanç yayılımı kod çözümü

    AHMET GÖKHAN PEKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELEK DİKER

  2. A study on the set choice of multiple factor graph belief propagation decoders for polar codes

    Kutupsal kodlar için çok faktör diyagramlı inanç yayılımı çözücülerinde küme seçimi üzerine bir çalışma

    ŞÜKRÜ CAN AKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELEK DİKER YÜCEL

  3. Endüstriyel enerji yönetiminde değer akış haritalarının kullanımı

    Using value stream maps for industrial energy efficiency

    CEM KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  4. Performance improvement methods for layered decoding of ldpc codes

    Ldpc kodlarının katmanlı mimaride çözümünde performans arttırıcı yöntemler

    MURAT SEVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENVER ÇAVUŞ

  5. Polar code decoding with soft decision algorithms

    Kutupsal kodların yumuşak tabanlı algoritmalar ile çözümlenmesi

    AHMET ÇAĞRI ARLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN GAZİ