Основные понятия
ORBGRAND の問い合わせを再シャッフルすることで、最尤度復号に近い性能を達成できる。
Аннотация
本論文では、最尤度(ML)復号に近い性能を達成しつつ、ハードウェア実装に適したORBGRANDの改良手法を提案している。
ORBGRAND は、対数尤度比(LLR)の大きさの順位のみを利用して問い合わせを行うため、ハードウェア実装が容易である。しかし、ML復号と比べると、ブロック誤り率(BLER)の観点で顕著な性能劣化が見られる。
そこで本論文では、ORBGRAND の問い合わせを再シャッフルする手法「RS-ORBGRAND」を提案する。この手法では、ORBGRAND の問い合わせ順序を最適化することで、ML復号に近い性能を達成する。具体的には、ORBGRAND の問い合わせ順序を、期待問い合わせ数が最小になるように再シャッフルする。
数値シミュラーションの結果、RS-ORBGRAND は既存のORB型デコーダと比べて0.3dB以上の性能改善を示し、BLER 10^-6の条件下でML復号との差は0.1dBに抑えられることが示された。また、平均問い合わせ数も最小となることが確認された。
Статистика
BCH(127, 113)コードにおいて、4dBでORBGRANDが790.8、RS-ORBGRANDが715.6の平均問い合わせ数を示した。
6dBでORBGRANDが7.072、RS-ORBGRANDが4.445の平均問い合わせ数を示した。
Цитаты
"RS-ORBGRAND leads to noticeable gains compared with ORBGRAND and its existing variants, and is only 0.1dB away from ML decoding, for BLER as low as 10−6."
"Numerical simulations show that RS-ORBGRAND requires the least querying cost among ORB-type decoders."