Geri Dön

Performance and computational analysis of polarization-adjusted convolutional (PAC) codes

Kutupsal ve polarizayson ayarlı evrişimli (PAC) kodlarının performans ve hesaplama analizi

  1. Tez No: 739301
  2. Yazar: MOHSEN MORADI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERDAL ARIKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ağırlık, Evrişimli sinir ağları, Kod çözme, Kodlar, Weight, Convolutional neural networks, Decoding, Codes
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kutupsal ve polarizasyon ayarlı evrişimli (PAC) kodların sıralı kod çözme performansını inceliyoruz. Sapma değerleri olarak bit kanalı karşılıklı bilgi ve kesme oranı değerlerini kullanan ve PAC kodlarının mükemmel hata düzeltme performansını korurken hesaplama karmaşıklığını önemli ölçüde azaltan bir metrik sunuyoruz. Önerilen metrik fonksiyonu sayesinde, PAC kodlarının sıralı kod çözme hesaplama karmaşıklığı, geleneksel evrişimli kodlarınkine eşdeğer olmaktadır. Sonuçlarımız, PAC kodlarının sıralı kod çözme hesaplama karmaşıklığının üst sınırının bir Pareto dağılımını izlediğini göstermektedir. Ayrıca, PAC kodlarının sıralı kod çözme hesaplama karmaşıklığına ilişkin bir alt sınır elde etmek için tahmin tekniğini kullanıyoruz. PAC sıralı kod çözücünün gecikmesinin en kötü durumda alabileceği değeri azaltmak için sıralı kod çözücü tarafından yürütülen aramaların sayısını kısıtlıyoruz. Polarize kanallar için sıralı elemeli ve listeli (SCL) kod çözme işleminde, kodun hata düzeltme performansını düşürmeden sıralama işlemlerinin sayısını azaltan bir iyileştirme sunuyoruz. Optimum metrik fonksiyona sahip bir SCL kod çözmede, ortalama olarak doğru dalın bit metrik değerinin bit kanalı kapasitesine eşit olması gerektiğini gösteriyoruz. Öte yandan, yanlış bir dalın ortalama bit metrik değeri en fazla sıfır olabilir. Bu durum, yanlış bir yolun kısmi yol metrik değerinin bit kanalı kapasitesinin kısmi toplamından saptığı anlamına gelir. Bu, kod çözücünün yanlış dalları tanımlamasını ve bunları sıralanacak metrikler listesinden çıkarmasını sağlar. Burada, yığın boyutunda önemli bir azalmayla sonuçlanan yığın algoritmasına benzer bir teknik kullanıyoruz. Ek olarak, herhangi bir uzunluk ve hızdaki PAC kodları için, PAC kodlarının hata düzeltme performansını ve kod çözme karmaşıklığını dengeleyebilen bir oran profili oluşturmak adına bir teknik öneriyoruz. Önerilen yaklaşım, hedeflenen sinyal-ses oranı (SNR) değerinden daha büyük SNR değerleri için, düşük bir ortalama sıralı kod çözme karmaşıklığını korumaktadır. Bununla birlikte, PAC kodlarının hata düzeltme performansını da önemli ölçüde artırabilir. Son olarak, PAC kodlarının ağırlık dağılımı açısından polar kodları geride bıraktığının yeni bir gösterimini sağlamak amacıyla PAC kodlarının ağırlık dağılımını inceliyoruz.

Özet (Çeviri)

We study the performance of sequential decoding of polarization-adjusted convolutional (PAC) codes. We present a metric function that employs bit-channel mutual information and cutoff rate values as the bias values and significantly reduces the computational complexity while retaining the excellent error-correction performance of PAC codes. With the proposed metric function, the computational complexity of sequential decoding of PAC codes is equivalent to that of conventional convolutional codes. Our results indicate that the upper bound on the sequential decoding computational complexity of PAC codes follows a Pareto distribution. We also employ guessing technique to derive a lower bound on the computational complexity of sequential decoding of PAC codes. To reduce the PAC sequential decoder's worst-case latency, we restrict the number of searches executed by the sequential decoder. We introduce an improvement to the successive-cancellation list (SCL) decoding for polarized channels that reduces the number of sorting operations without degrading the code's error-correction performance. In an SCL decoding with an optimum metric function, we show that, on average, the correct branch's bit-metric value must be equal to the bit-channel capacity. On the other hand, the average bit-metric value of a wrong branch can be at most $0$. This implies that a wrong path's partial path metric value deviates from the bit-channel capacity's partial summation. This enables the decoder to identify incorrect branches and exclude them from the list of metrics to be sorted. We employ a similar technique to the stack algorithm, resulting in a considerable reduction in the stack size. Additionally, we propose a technique for constructing a rate profile for PAC codes of arbitrary length and rate which is capable of balancing the error-correction performance and decoding complexity of PAC codes. For signal-to-noise ratio (SNR) values larger than a target SNR value, the proposed approach can significantly enhance the error-correction performance of PAC codes while retaining a low mean sequential decoding complexity. Finally, we examine the weight distribution of PAC codes with the goal of providing a new demonstration that PAC codes surpass polar codes in terms of weight distribution.

Benzer Tezler

  1. PEM tipi yakıt hücrelerinde tasarım ve işletme parametrelerinin hücre performansına etkisi

    The effect of operating and design parameters on the performance of PEM fuel cells

    PELİN MERAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İMDAT TAYMAZ

  2. Energy efficiency and security of rıs-aided communication networks

    Ris-tabanli haberleşme ağlarinda enerji verimliliği ve güvenlik

    HAKAN ALAKOCA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

  3. Multi Scale Multi Domain Approach for Modeling of the PEM fuel cell and Li-Ion Batteries

    Pem yakıt pili ve li-iyon bataryaların modellenmesinde çok ölçekli ve çok alanlı yaklaşım

    ONGUN BORA SABAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Makine MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ ARSLAN

    DOÇ. DR. MUSTAFA FAZIL SERİNCAN

  4. Synthesis and applications of new polyaniline-based polymers and its composites

    Yeni polianilin esaslı polimer ve kompozitlerinin sentezlenmesi ve uygulamaları

    FATMA TUBA ÇOĞALMIŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Polimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHİRE FİLİZ ŞENKAL

  5. Multiscale modeling and study on the exfoliation and electronic properties of functionalized graphene analogs

    Fonksiyonlaştırılmış grafen analoglarının yapraklanması ve elektronik özellikleri üzerine çok ölçekli modelleme

    BERKAY SÜTAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizikokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE YURTSEVER