An efficient soft-decision decoding algorithm for binary block codes it proposed. The proposed soft-decision decoding algorithm is implemented by a series of hard-decision decoding process. By the hard-decision decoding result, the candidate codewords are efficiently searched for A new decoding method, which prevents the missing of the candidate codeword, is proposed. Also, the method fir reducing complexity is developed. This method removes the practical complexity increase caused by the improved algorithm. There facts are confirmed by the simulation results for binary (63, 36) BCH code.
This paper introduces an efficient iterative decoding method for high-dimensional block turbo codes. To improve the decoding performance, we modified the soft decision Viterbi decoding algorithm, which is a trellis-based method. The iteration number can be significantly reduced in the soft output decoding process by applying multiple usage of extrinsic reliability information from all available axes and appropriately normalizing them. Our simulation results reveal that the proposed decoding process needs only about 30% of the iterations required to obtain the same performance with the conventional method at a bit error rate range of $10^{-5}\;to\;10^{-6}$.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2C
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pp.175-180
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2009
When we apply the LDPC code for high density optical storage channel, it is necessary to make an algorithm that the modulation code decoder must feed the LDPC decoder soft-valued information because LDPC decoder exploits soft values using the soft input. Therefore, we propose the soft-input soft-output run-length limited 17PP decoding algorithm and compare performance of LDPC codes. Consequently, we found that the proposed soft-input soft-output decoding algorithm using 17PP is 0.8dB better than the soft-input soft-output decoding algorithm using (1, 7) RLL.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1998.10a
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pp.421-431
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1998
Error control performance of the (16, 7) minimum-bandwidth binary error cotrol line code (MB-ECLC) according to decoding algorithms is analyzed and compared in this paper. As a result , when retransmission is not allowed or meaningless. to reduce performance degradation ad computational burden. the modified soft decision decoding algorithm using the structure of (16,7) MB-ELEC is proposed. The error cotnrol capability of this modified algorithm is far better than that of a hard decision decoding algorithm, and almost same as that of a full soft decision decoding algorithm. In additino, the number of comparisons for the modified algorithm is decreased more than 5 times as compared with a full soft decision decoding algorithm.
This paper presents generalization and application for the conventional SISO decoding algorithm of Block Turbo Codes. R. M. Pyndiah suggested an iterative SISO decoding algorithm for Product Codes, two-dimensionally combined linear block codes, on AWGN channel. It wascalled Block Turbo Codes. Based on decision of Chase algorithm which is SIHO decoding method, SISO decoder for BTC computes soft decision information and transfers the information to next decoder for iterative decoding. Block Turbo Codes show Shannon limit approaching performance with a little iteration at high code rate on AWGN channel. In this paper we generalize the conventional decoding algorithm of Block Turbo Codes, under BPSK modulation and AWGN channel transmission assumption, to the LLR value based algorithm and suggest an application example such as concatenated structure of LDPC codes and Block Turbo Codes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.180-187
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2002
The decoding method using covering polynomials is an extended form of error-trapping decoding, and is a simple and effective means to implement decoders for cyclic codes. Covering polynomials can be used for soft-decision decoding as well as for decoding beyond the bounded distance of the code. The implementation complexity is proportional to the number of covering polynomials employed. In this paper, the soft-decision decoding procedure using covering polynomials is described, and the procedure is applied to the [23,12] Golay code. A new set of covering polynomials is derived for the procedure, which is presented as a generalized closed-form solution. The set can be efficiently utilized for decoding a class of cyclic codes including the Golay code. Computer simulation of the described procedure is performed to show the trade-offs between the decoder performance and complexity. It is demonstrated that soft-decision decoding of the Golay code using the derived set of covering polynomials has less than 0.2dB deviation from the optimal performance of maximum-likelihood decoding, with a reduced complexity when compared to the Chase Algorithm 2 combined with hard-decision decoding that has nearly identical performance.
Soon after Lee and O'Sullivan proposed a new interpolation algorithm for algebraic soft-decision decoding of Reed-Solomon codes, there have been some attempts to apply a coordinate transformation technique to the new algorithm, with a remarkable complexity reducing effect. In this paper, a conceptually simple way of applying the transformation technique to the interpolation algorithm is proposed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.2
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pp.32-39
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1996
Hybrid decision decoding for the extended hamming codes without retransmission, which is a combination of hard and soft decision decoding, is proposed and its performance is analyzed in this paper. As results, hybsrid decision decoding shows a little bit higher residual bit error rate than soft decision decoding. However, as the size of the extended hamming code increases, the difference of th enumber of comparisons increases further. In addition, hybrid decision decoding shows almost same residual bit error rate as hard decision decoding with retrassmission and shows much lower residual bit error rate than hard decision decoding without retransmission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1412-1430
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2024
The soft cancellation list (SCANL) decoding algorithm for polar codes runs L soft cancellation (SCAN) decoders with different decoding factor graphs. Although it can achieve better decoding performance than SCAN algorithm, it has high latency. In this paper, a fast simplified SCANL (Fast-SSCANL) algorithm that runs L independent Fast-SSCAN decoders is proposed. In Fast-SSCANL decoder, special nodes in each factor graph is identified, and corresponding low-latency decoding approaches for each special node is propose first. Then, syndrome check aided Fast-SSCANL (SC-Fast-SSCANL) algorithm is further put forward. The ordinary nodes satisfied the syndrome check will execute hard decision directly without traversing the factor graph, thereby reducing the decoding latency further. Simulation results show that Fast-SSCANL and SC-Fast-SSCANL algorithms can achieve the same BER performance as the SCANL algorithm with lower latency. Fast-SSCANL algorithm can reduce latency by more than 83% compared with SCANL, and SC-Fast-SSCANL algorithm can reduce more than 85% latency compared with SCANL regardless of code length and code rate.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.30A
no.7
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pp.12-18
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1993
We have proposed a soft-decision decoding method for block codes. With careful examinations of the first hard-decision decoded results, The candidate codewords are efficiently searched for. Thus, we can reduce the decoding complexity (the number of hard-decision decodings) and lower the block error probability. Computer simulation results are presented for the (23,12) Golay code. They show that the decoding complexity is considerably reduced and the block error probability is close to that of the maximum likelihood decoder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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