[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

RU2012134916A - Способ выбора подходящего кода ldcp - Google Patents

Способ выбора подходящего кода ldcp Download PDF

Info

Publication number
RU2012134916A
RU2012134916A RU2012134916/08A RU2012134916A RU2012134916A RU 2012134916 A RU2012134916 A RU 2012134916A RU 2012134916/08 A RU2012134916/08 A RU 2012134916/08A RU 2012134916 A RU2012134916 A RU 2012134916A RU 2012134916 A RU2012134916 A RU 2012134916A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
word
adjacent
feature
adjacent nonzero
probability
Prior art date
Application number
RU2012134916/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Александр Александрович Петюшко
Анатолий Александрович БОЛОТОВ
Ян ХАН
Иван Леонидович Мазуренко
Александр Борисович Холоденко
Денис Владимирович Зайцев
Денис Васильевич Парфенов
Original Assignee
ЭлЭсАй Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ЭлЭсАй Корпорейшн filed Critical ЭлЭсАй Корпорейшн
Priority to RU2012134916/08A priority Critical patent/RU2012134916A/ru
Priority to US13/671,640 priority patent/US9037944B2/en
Publication of RU2012134916A publication Critical patent/RU2012134916A/ru

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/01—Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/015—Simulation or testing of codes, e.g. bit error rate [BER] measurements
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/11—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits using multiple parity bits
    • H03M13/1102—Codes on graphs and decoding on graphs, e.g. low-density parity check [LDPC] codes

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Error Detection And Correction (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

1. Способ для оценки вероятности появления ошибок кода LDPC, содержащий:прием слова, сгенерированного с использованием кода LDPC;анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, являющуюся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки; ианализ слова для определения, включает ли в себя слово вторую особенность, являющуюся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки.2. Способ по п.1, дополнительно содержащий:построение модифицированного графа Таннера, ассоциированного со словом; иопределение обхвата модифицированного графа Таннера,при этом первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является обхватом.3. Способ по п.2, в котором:вторая особенность, являющаяся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; ианализ слова для определения, включает ли в себя слово вторую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.4. Способ по п.2, в котором:вторая особенность, являющаяся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; ианализ слова для определения, включает ли в себя слов

Claims (20)

1. Способ для оценки вероятности появления ошибок кода LDPC, содержащий:
прием слова, сгенерированного с использованием кода LDPC;
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, являющуюся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово вторую особенность, являющуюся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий:
построение модифицированного графа Таннера, ассоциированного со словом; и
определение обхвата модифицированного графа Таннера,
при этом первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является обхватом.
3. Способ по п.2, в котором:
вторая особенность, являющаяся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово вторую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
4. Способ по п.2, в котором:
вторая особенность, являющаяся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
5. Способ по п.1, в котором:
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами.
6. Способ по п.1, в котором:
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов.
7. Способ по п.1, дополнительно содержащий построение модифицированного графа Таннера, ассоциированного со словом, причем
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
8. Способ по п.1, дополнительно содержащий построение модифицированного графа Таннера, ассоциированного со словом, причем
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
9. Устройство для оценки вероятности появления ошибки кода LDPC, содержащее:
процессор;
память, соединенную с процессором; и
компьютерный исполняемый программный код, сконфигурированный для исполнения на процессоре,
при этом компьютерный исполняемый программный код сконфигурирован, чтобы:
принимать слово, сгенерированное с использованием кода LDPC;
анализировать слово для определения, включает ли в себя слово первую особенность, являющуюся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки; и
анализировать слово для определения, включает ли в себя слово вторую особенность, являющуюся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки.
10. Устройство по п.9, в котором компьютерный исполняемый программный код дополнительно сконфигурирован, чтобы:
строить модифицированный граф Таннера, ассоциированный со словом; и
определять обхват модифицированного графа Таннера,
при этом первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является обхватом.
11. Устройство по п.10, в котором:
вторая особенность, являющаяся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово вторую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
12. Устройство по п.10, в котором:
вторая особенность, являющаяся показателем второго известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
13. Устройство по п.9, в котором:
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами.
14. Устройство по п.9, в котором:
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежным ненулевых бит смежных ненулевых пар символов; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов.
15. Устройство по п.9, в котором компьютерный исполняемый программный код дополнительно сконфигурирован, чтобы строить модифицированный граф Таннера, ассоциированный со словом, при этом
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
16. Устройство по п.9, в котором компьютерный исполняемый программный код дополнительно сконфигурирован, чтобы строить модифицированный граф Таннера, ассоциированный со словом, при этом
первая особенность, являющаяся показателем первого известного воздействия на вероятность появления ошибки, является числом смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера; и
анализ слова для определения, включает ли в себя слово первую особенность, содержит определение, включает ли слово в себя более чем пороговое число смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами, соединенных ребром в модифицированном графе Таннера.
17. Способ для классификации двух или более кодов LDPC на основании относительной оцененной вероятности появления ошибки, содержащий:
идентификацию одной или более особенностей слова, сгенерированного первым кодом LDPC, при этом такая одна или более особенностей ассоциированы с известным воздействием на вероятность появления ошибки;
генерирование количества особенностей первого кода LDPC путем подсчета одной или более особенностей слова, сгенерированного первым кодом LDPC;
идентификацию одной или более особенностей слова, сгенерированного вторым кодом LDPC, при этом такая одна или более особенностей ассоциированы с известным воздействием на вероятность появления ошибки;
генерирование количества особенностей второго кода LDPC путем подсчета одной или более особенностей слова, сгенерированного вторым кодом LDPC; и
сравнение количества особенностей первого кода LDPC с количества особенностей второго кода LDPC.
18. Способ по п.17, в котором по меньшей мере одна из одной или более особенностей слова, сгенерированного первым кодом LDPC, является обхватом модифицированного графа Таннера, ассоциированного со словом, сгенерированным первым кодом LDPC.
19. Способ по п.17, в котором по меньшей мере одна из одной или более особенностей слова, сгенерированного первым кодом LDPC, является количеством смежных ненулевых пар символов со смежными ненулевыми битами.
20. Способ по п.17, в котором по меньшей мере одна из одной или более особенностей слова, сгенерированного первым кодом LDPC, является количеством смежных ненулевых бит смежных ненулевых пар символов.
RU2012134916/08A 2012-08-15 2012-08-15 Способ выбора подходящего кода ldcp RU2012134916A (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012134916/08A RU2012134916A (ru) 2012-08-15 2012-08-15 Способ выбора подходящего кода ldcp
US13/671,640 US9037944B2 (en) 2012-08-15 2012-11-08 Method for selecting a LDPC candidate code

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012134916/08A RU2012134916A (ru) 2012-08-15 2012-08-15 Способ выбора подходящего кода ldcp

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012134916A true RU2012134916A (ru) 2014-02-20

Family

ID=50100973

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012134916/08A RU2012134916A (ru) 2012-08-15 2012-08-15 Способ выбора подходящего кода ldcp

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9037944B2 (ru)
RU (1) RU2012134916A (ru)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9513989B2 (en) * 2013-03-26 2016-12-06 Seagate Technology Llc Priori information based post-processing in low-density parity-check code decoders
WO2017115380A1 (en) * 2015-12-28 2017-07-06 Sathyanarayana Nittoor Vivek A system and method for generation of error-correcting codes in communication systems
CN107317587B (zh) * 2016-04-27 2020-08-28 王晋良 低密度奇偶检查码的编解码方法
US10389558B2 (en) * 2016-10-03 2019-08-20 Mediatek Inc. Method and apparatus for synchronization

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8832523B2 (en) * 2006-03-03 2014-09-09 Ternarylogic Llc Multi-state symbol error correction in matrix based codes
US7260763B2 (en) * 2004-03-11 2007-08-21 Nortel Networks Limited Algebraic low-density parity check code design for variable block sizes and code rates
CN101911505B (zh) * 2007-11-26 2015-05-06 索尼公司 用于在传输系统中使用的编码方法和编码设备
US8196016B1 (en) * 2007-12-05 2012-06-05 Aquantia Corporation Trapping set decoding for transmission frames
WO2010039869A1 (en) * 2008-09-30 2010-04-08 Lsi Corporation Methods and apparatus for soft data generation for memory devices using reference cells
US8407550B2 (en) 2009-08-14 2013-03-26 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method and system for decoding graph-based codes using message-passing with difference-map dynamics
US8429468B2 (en) * 2010-01-27 2013-04-23 Sandisk Technologies Inc. System and method to correct data errors using a stored count of bit values

Also Published As

Publication number Publication date
US20140053038A1 (en) 2014-02-20
US9037944B2 (en) 2015-05-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Petukhova et al. Assessment of autoregressive integrated moving average (ARIMA), generalized linear autoregressive moving average (GLARMA), and random forest (RF) time series regression models for predicting influenza A virus frequency in swine in Ontario, Canada
EP3422262A1 (en) Method of monitoring the performance of a machine learning algorithm
US10645105B2 (en) Network attack detection method and device
RU2012134916A (ru) Способ выбора подходящего кода ldcp
GB2490461A (en) Method, device and computer program product for decoding a codeword
JP2017049246A (ja) 分光法を用いる識別
RU2013156493A (ru) Разрешение семантической неоднозначности при помощи не зависящей от языка семантической структуры
RU2015129676A (ru) Способ и устройство для кластеризации
US20170277890A1 (en) Method for Testing computer program product
JP2013539086A5 (ru)
BR112018071351A2 (pt) sistemas e métodos para fornecer segurança para dados de programa de utilização única
RU2015136525A (ru) Процесс обработки медицинских изображений
RU2014119848A (ru) Способ декодирования на основе рандомизированных жестких решений и устройство для его осуществления (варианты )
JP2016536606A5 (ru)
US20200042422A1 (en) Log analysis method, system, and storage medium
US10540600B2 (en) Method and apparatus for detecting changed data
US8495536B2 (en) Computing validation coverage of integrated circuit model
US10055584B2 (en) Method and device for obtaining virus signatures
US9772931B2 (en) Determining a valid input for an unknown binary module
RU2014134291A (ru) Способы и системы классификации и структурирования документов
Zhou et al. Quartet-based computations of internode certainty provide accurate and robust measures of phylogenetic incongruence
US9996410B2 (en) Non-transitory computer-readable recording medium storing program for sign detection, sign detection device, and sign detection method
JP2019004814A5 (ru)
US10187495B2 (en) Identifying problematic messages
RU2012141880A (ru) Эффективный способ построения кода с низкой плотностью контроля четности путем сравнения событий ошибок с использованием способа на основе голосования

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20150817