判别信念传播

优良纠错码的近最优解码通常是一项困难的任务。然而，对于某些类型的（足够）优良码，存在一种具有近最优性能的高效解码算法。这些码是通过结合具有低复杂度网格表示的分量码来定义的。其解码算法是（循环）信念传播的一个实例，基于分量信念的迭代传递。这些信念由在分量网格中计算的符号概率给出。即使采用了弱分量码，也能获得接近最优的性能，即编码器/解码器对（几乎）达到了信息论容量。然而，（循环）信念传播仅适用于相当特定的一组码，这限制了其适用性。本文提出了一种迭代解码的推广方法。建议传递不仅仅是分量信念的更多数值。这是通过独立研究码空间的部分所获得的信念传递来实现的。这导致了判别器的概念，用于提高特定区域内的解码器分辨率并定义判别符号信念。研究表明，这些信念近似于整体符号概率。这导出了一个迭代规则，该规则（在信道容量以下）通常只允许整体解码问题的解。通过高斯近似，导出了该算法的低复杂度版本。此外，该方法随后可应用于广泛的信道映射，而不会显著增加复杂度。