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QUICK REVIEW

[논문 리뷰] Performance of CRC Concatenated Pre-transformed RM-Polar Codes

Bin Li, Jiaqi Gu|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 15.
Error Correcting Code Techniques참고 문헌 7인용 수 7
한 줄 요약

이 논문은 짧은 블록 길이 통신에서 오류 수정 성능을 향상시키기 위해 CRC와 연결된 사전 변환된 RM-Polar 코드를 제안한다. 리스트 디코딩을 사용하여 (256, 128+9) 및 (512, 256+9) 코드는 각각 Eb/No = 1.95 dB 및 1.6 dB에서 프레임 오류율(FER)이 0.001에 도달하며, 이는 RCU 한계에서 각각 0.05 dB 및 0.15 dB 이내에 해당한다.

ABSTRACT

In this paper, we discuss pre-transformed RM-Polar codes and cyclic redundancy check (CRC) concatenated pre-transformed RM-Polar codes. The simulation results show that the pre-transformed RM-Polar (256, 128+9) code concatenated with 9-bit CRC can achieve a frame error rate (FER) of 0.001 at Eb/No=1.95dB under the list decoding, which is about 0.05dB from the RCU bound. The pre-transformed RM-Polar (512, 256+9) concatenated with 9-bit CRC can achieve a FER of 0.001 at Eb/No=1.6dB under the list decoding, which is 0.15dB from the RCU bound.

연구 동기 및 목표

  • 짧은 블록 길이에서 폴라 코드의 오류 수정 성능을 향상시키기 위해.
  • 사전 변환의 영향을 RM-Polar 코드에 미치는 영향을 분석하여 디코딩 이득을 향상시키기 위해.
  • 리스트 디코딩 하에서 CRC 연결된 사전 변환된 RM-Polar 코드의 성능을 평가하기 위해.
  • 유한 길이 코드에 대한 RCU 한계와 제안된 코드의 성능을 비교하기 위해.

제안 방법

  • 에러 수정 능력을 향상시키기 위해 사전 변환을 RM-Polar 코드에 적용하여 인코딩 이전에 처리한다.
  • 디코딩 신뢰성을 향상시키기 위해 길이 9의 순환 중복 검증(CRC) 코드를 사전 변환된 RM-Polar 코드에 연결한다.
  • 프레임 오류율 성능 향상을 위해 연결된 코드를 디코딩하기 위해 리스트 디코딩을 사용한다.
  • 정보 비트 수가 각각 128과 256인 블록 길이 256과 512에 대해 코드를 설계한다.
  • 가우시안 노이즈가 가미된 가우시안 백색 잡음(AWGN) 채널 조건에서 프레임 오류율(FER) 대 Eb/No의 관계를 기준으로 성능를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

  • RQ1사전 변환은 짧은 블록 길이 환경에서 RM-Polar 코드의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
  • RQ2리스트 디코딩 하에서 CRC 연결된 사전 변환된 RM-Polar 코드의 프레임 오류율 성능는 어떠한가?
  • RQ3유한 길이 코드에 대해 제안된 코드 설계는 RCU 한계에 얼마나 가까이 도달하는가?
  • RQ4사전 변환된 RM-Polar 코드에 CRC 연결을 사용할 경우 Eb/No 성능 향상은 어느 정도인가?

주요 결과

  • 사전 변환된 RM-Polar (256, 128+9) 코드는 리스트 디코딩 조건에서 Eb/No = 1.95 dB에서 프레임 오류율이 0.001에 도달한다.
  • 이 성능는 RCU 한계에서 0.05 dB 이내에 있어, 주어진 블록 길이에서 거의 최적의 성능임을 시사한다.
  • (512, 256+9) 코드는 Eb/No = 1.6 dB에서 프레임 오류율이 0.001에 도달하며, RCU 한계에서 0.15 dB 떨어져 있다.
  • CRC 연결은 디코딩 성능을 크게 향상시켜 짧은 길이 코드에서도 용량 한계에 가까운 운영이 가능하게 한다.

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이 리뷰는 AI가 만들고, 인간 에디터가 검토했습니다.