最小重みトレリス線図探索のリスト復号を用いた新しい軟判定繰り返し復号法
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概要
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最小距離探索(MDS)に最小重みの符号語を全て含むトレリス線図を用いた繰り返し復号は, 甲本等の方法があり, 符号長64のリード・マラー(RM)符号, 拡大BCH(EBCH)符号, (128, 29)RM符号, (128, 36)EBCH符号に於て最尤復号と大きく変わらない復号誤り率を示していた. 本論文では, RM符号に対する効率的なMDSの手法を用いた繰り返し復号法を提案する. 提案する復号法では, 復号誤り率の改善のために以下を行なう. (1)初期候補符号語の改善, (2)繰り返し復号の過程で既に求められた候補符号語が出てきても復号を打ち切らず, MDSのリスト復号で更に探索を継続可能とする. シミュレーション結果により, 符号長128のRM符号に対しては, ほぼ最尤復号と変わらない復号誤り率を得られることがわかった. また, (256, 37), (256, 93)と(256, 163)RM符号では, 従来の繰り返し復号と比べて復号誤り率が大幅に改善され, 最元復号に近い値を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-15
著者
-
冨田 健一
滋賀大学経済学部情報管理学科
-
嵩 忠雄
奈良先端科学技術大学院大学
-
嵩 忠雄
広島市立大学情報科学研究科
-
嵩 忠雄
大阪大学基礎工学部情報工学科
-
麻谷 淳
広島市立大学情報科学研究科
-
甲本 卓也
広島市立大学情報科学部
-
富田 健一
滋賀大学情報管理学科
-
甲本 卓也
若手県立大学ソフトウエア情報学部
-
高田 豊雄
NTT DoCoMo R&D センタ
-
麻谷 淳
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
-
嵩 忠雄
広島市立大学
-
高田 豊雄
岩手県大 大学院ソフトウェア情報学研究科
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