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。
Başka Bir Dile
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by Li Wan,Wenyi... : arxiv.org 04-30-2024
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