高性能な極性符号のための凍結集合設計

本論文では、連続キャンセル列(SCL)アルゴリズムによって復号される前処理極性符号の凍結集合設計に関する新しい手法を提案する。提案手法は、解析的な境界と制約された凍結集合構造の使用により計算複雑度が低い。SCLによる近似最大尤度(ML)性能のための複雑度分析に基づいて新しい境界を導出する。MLパフォーマンスを予測するために、コード重み分布に依存する最先端の境界を使用する。これらの境界と制約された凍結集合構造をジェネティックアルゴリズムに組み込んで、低複雑度の最適化された凍結集合を生成する。シミュレーション結果は、提案手法により設計された長さ512の前処理極性符号が、様々なリストサイズのSCL復号下で最先端のコードよりも優れたフレームエラー率(FER)性能を有することを示している。