环路计算用于改进低密度奇偶检验码的信念传播与线性规划解码
信息论
2007-07-13 v1 无序系统与神经网络
统计力学
math.IT
摘要
我们展示了最近发展的环路计算（loop calculus）在改进信念传播（Belief Propagation, BP）算法中的实用性。若最小化贝ete尔（Bethe）自由能的算法失败，我们通过在图形表示的代码中考虑关键环路来修改自由能。通过环路计算方法找到特定关键环路的对数似然值。该通用方法以线性规划（Linear Programming, LP）解码为例进行测试，后者可视为BP解码的一个特殊极限。我们考察了在加性白高斯噪声（Additive-White-Gaussian-Noise, AWGN）信道下perform的(155,64,20)码，表明环路计算改进了LP解码，纠正了所有先前发现的与有效距离较低的伪词典（pseudo-codewords）相关的危险对数似然值配置，从而降低了该码的误差底（error-floor）。
引用
@article{arxiv.cs/0609154,
title = {Loop Calculus Helps to Improve Belief Propagation and Linear Programming Decodings of Low-Density-Parity-Check Codes},
author = {Michael Chertkov and Vladimir Y. Chernyak},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0609154},
year = {2007}
}
备注
10 pages, 2 figures; Invited talk at 44-th annual Allerton Conference on Communications, Control and Computing, Sep 27-Sep 29, 2006