Sets_of_complementary_LLRs_to_improve_OSD_post_processing_of_BP_decoding
Post-traitement OSD pour le décodage BP basé sur des ensembles de LLRs complémentaires
Résumé
This article deals with Ordered Statistics Decoding (OSD) applied to the soft outputs of the Belief Propagation (BP) algorithm. We first model the weighted sum of the a posteriori LLRs across BP decoding iterations into a neuron. The neuron is then trained with the focal loss to compute for each BP decoding failure a set of accumulated Log Likelihood Ratios (LLRs) suited for OSD post-processing. Then, we then propose a recursive selection procedure of LLR sets, for multiple OSD post-processing. This selection is carried out from the sets of a posteriori LLRs calculated at each BP iteration, and from the accumulated LLRs optimized for the OSD, based on their joint probabilities of failure with OSD post-processing. An OSD is then applied to each set of LLRs belonging to the selection. Our results show that this new decoding method provides an effective way to bridge the gap to maximum likelihood decoding for short Low Density Parity Check (LDPC) codes.
Cet article traite du post-traitement par OSD (Ordered Statistics Decoding) appliqué aux sorties souples de l'algorithme BP (Belief Propagation). Notre approche consiste dans un premier temps à modéliser la somme pondérée des LLRs (Log Likelihood Ratios) a posteriori calculés au cours des itérations du BP en un seul neurone. Ce neurone est alors entraîné avec la fonction de coût focale afin d'obtenir pour chaque échec du BP un ensemble de LLRs accumulés qui soient adaptés au post-traitement par OSD. Nous proposons ensuite une procédure de sélection récursive d'ensembles de LLRs pour un post-traitement OSD multiple. Cette sélection est réalisée à partir des ensembles des LLRs a posteriori calculés à chaque itération du BP ainsi que des LLRs accumulés et optimisés pour l'OSD, selon leurs probabilités conjointes d'échec avec le post-traitement OSD. Un OSD est alors appliqué sur chaque ensemble de LLRs de la sélection. Nos résultats montrent que cette nouvelle méthode de décodage fournit un moyen efficace d'atteindre la performance du décodeur par maximum de vraisemblance pour des codes LDPC (Low Density Parity Check) courts.
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