A construction of MDS array codes

Cardell, Sara D.; Climent, Joan‐Josep; Requena, Verónica

doi:10.2495/data130051

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“…A number of researchers worked on these two ideas recently in the sense of modification, for instance, see (2). Grassl (3) presented a new table with bounds to good codes not MDS code (small length and large minimum Hamming distance ) for 2 ≤ ≤ 9.…”

Section: -mentioning

confidence: 99%

Projective MDS Codes Over GF(27)‎

Al-Zangana

2021

Baghdad Sci.J

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MDS code is a linear code that achieves equality in the Singleton bound, and projective MDS (PG-MDS) is MDS code with independents property of any two columns of its generator matrix. In this paper, elementary methods for modifying a PG-MDS code of dimensions 2, 3, as extending and lengthening, in order to find new incomplete PG-MDS codes have been used over . Also, two complete PG-MDS codes over of length and 28 have been found.

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Section: -mentioning

confidence: 99%

Projective MDS Codes Over GF(27)‎

Al-Zangana

2021

Baghdad Sci.J

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“…A seguir apresentamos o algoritmo proposto, sendo ele uma generalização de [1], que corrige até duas rajadas de erros de comprimento b em um código matricial MDS sobre F b…”

Section: Decodificação De Códigos Matriciais Mdsunclassified

Algoritmo de Decodificação para Correção de até Duas Rajadas de Erros em Códigos Matriciais MDS

Zanitti¹,

Alves²,

Benedito³

2020

Anais De XXXVIII Simpósio Brasileiro De Telecomunicações E Processamento De Sinais

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Resumo-Este trabalho apresenta um algoritmo de decodificação de até duas rajadas de erros para códigos matriciais MDS com parâmetros (m + k, k, m + 1), para todo m ≥ 4, utilizando matrizes superregulares, tais como as matrizes de Vandermonde. Este algoritmo é uma generalização do algoritmo proposto em [1], onde o caso m = 4 é apresentado. Também será apresentado um exemplo de decodificação de três rajadas de erros, o que nos leva a conjecturar que o algoritmo proposto pode ser utilizado para correção de mais rajadas de erros.

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“…In this section, we recall the construction introduced in [9]. Remember that the companion matrix C of a monic polynomial p(…”

Section: Constructionmentioning

confidence: 99%