Improved Decoding of linear Block Codes using compact Genetic Algorithms with larger tournament size

doi:10.20943/01201701.1524

Cited by 6 publications

(4 citation statements)

References 10 publications

(21 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…There are other methods that use non-algebraic techniques, such as genetic algorithms that belong to evolutionary techniques [18]- [19]. We have also found a work that uses local search to find errors [20]- [21].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 92%

Machine learning for decoding linear block codes: case of multi-class logistic regression model

Imrane

Nouh

Mehdi

et al. 2021

IJEECS

View full text Add to dashboard Cite

<p>Facing the challenge of enormous data sets variety, several machine learning-based algorithms for prediction (e.g, Support vector machine, multi layer perceptron and logistic regression) have been highly proposed and used over the last years in many fields. Error correcting codes (ECCs) are extensively used in practice to protect data against damaged data storage systems and against random errors due to noise effects. In this paper, we will use machine learning methods, especially multi-class logistic regression combined with the famous syndrome decoding algorithm. The main idea behind our decoding method which we call logistic regression decoder (LRDec) is to use the efficient multi-class logistic regression models to find errors from syndromes in linear codes such as bose, ray-chaudhuri and hocquenghem (BCH), and the quadratic residue (QR). Obtained results of the proposed decoder have a significant benefit in terms of bit error rate (BER) for random binary codes. The comparison of our decoder with many competitors proves its power. The proposed decoder has reached a success percentage of 100% for correctable errors in the studied codes.</p>

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 92%

Machine learning for decoding linear block codes: case of multi-class logistic regression model

Imrane

Nouh

Mehdi

et al. 2021

IJEECS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…У [8] даний підхід отримав подальший розвиток шляхом застосування компактного генетичного алгоритму зі збільшеним розміром турніру при здійсненні м'якого декодування блокових кодів. Проведений аналіз обчислювальної складності розроблених методів декодування показав, що представлені модифікації не вносять суттєвих обмежень та значно підвищують ефективність декодування для обраних блокових кодів.…”

Section: аналіз літературних даних і постановка проблемиunclassified

Розробка Методу Декодування Блокових Кодів На Основі Процедури Диференційної Еволюції

Козловський,

Штомпель,

Лисечко

et al. 2023

SBT

View full text Add to dashboard Cite

Запропоновано підхід до м’якого декодування блокових кодів, який заснований на визначенні найбільш надійного базису породжувальної матриці та застосуванні процедури диференційної еволюції. Вибір даної процедури пошукової оптимізації здійснено в результаті проведеного аналізу особливостей та наявних обмежень процедур еволюційної оптимізації. Представлено схему та сутність основних етапів розробленого методу м’якого декодування блокових кодів. На першому етапі формується жорстке рішення та обчислюється синдром для прийнятого слова. Після цього здійснюється ранжування прийнятих символів за надійністю та перетворення породжувальної матриці блокового коду у відповідний найбільш надійний базис. Далі застосовується процедура диференційної еволюції для пошуку найбільш імовірного переданого інформаційного повідомлення та відповідного двійкового кодового слова. Декодування завершується зворотним перетворенням знайденого найбільш імовірного двійкового кодового слова шляхом перестановки відповідних елементів. Показано, що ключовим етапом декодування є пошук переданого кодового слова з використанням процедури диференційної еволюції, а формування найбільш надійного базису породжувальної матриці блокового коду дозволяє підвищити ефективність декодування. З метою можливості технічної реалізації даного методу декодування розроблено відповідний алгоритм та наведено основні його кроки. Результати роботи можуть бути використані при впровадженні технологій радіозв’язку нового покоління для підвищення достовірності передавання службових повідомлень. Також рекомендується використовувати отримані результати при вирішенні задачі декодування інших завадостійких кодових конструкцій, що використовуються у сучасних телекомунікаційних технологіях.

show abstract

“…Article [22] presented the methods for decoding linear block codes in the binary space based on the compact genetic algorithm with an increased size of the tournament The work proposed different approaches to increasing the size of the tournament and determined the influence of the parameters of the selected genetic algorithm on the quality of decoding of algebraic block codes. It was shown that the proposed decoding methods provide high enough gain from encoding and are characterized by a reduced computational complexity.…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Analysis of efficiency of the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes

Panchenko

Prykhodko

Козелков

et al. 2019

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

Показано, що для підвищення достовірності передавання інформації у безпроводових телекомунікаційних системах широко застосовуються згорткові коди спільно з різноманітними методами декодування. Наведено загальні принципи синтезу та параметри алгебраїчних несистематичних згорткових кодів з довільною швидкістю кодування та максимально досяжною кодовою відстанню. Представлено основні етапи біоінспірованого методу декодування алгебраїчних згорткових кодів з використанням механізму випадкового зміщення. Показано, що сутність представленого методу декодування полягає у застосуванні процедури диференційної еволюції з евристично визначеними параметрами. Також у даному методі використовується інформація про надійність прийнятих символів для знаходження найбільш надійного базису узагальненої породжувальної матриці. Додатково застосовується механізм випадкового зміщення для модифікації прийнятої послідовності з метою здійснення біоінспірованого пошуку на основі різних найбільш надійних базисів узагальненої породжувальної матриці. За результатами досліджень визначено, що біоінспірований метод декодування алгебраїчних згорткових кодів забезпечує більшу ефективність у порівнянні з алгебраїчним методом декодування у каналі зв'язку з адитивним білим гауссовим шумом. В залежності від параметрів алгебраїчного згорткового коду та необхідного коефіцієнту помилок енергетичний виграш від кодування становить від 1,6 дБ до 3 дБ. Показано, що представлений біоінспірований метод декодування може бути використаний для згорткових кодів з великою довжиною кодового обмеження. При цьому представлений метод декодування алгебраїчних згорткових кодів програє за ефективністю методу декодування Вітербі та турбокодам при достатній кількості ітерацій декодуванняКлючові слова: безпроводові телекомунікаційні системи, згорткові коди, алгебраїчна структура, декодування, біоінспірований пошук UDC 621.391

show abstract

Improved Decoding of linear Block Codes using compact Genetic Algorithms with larger tournament size

Cited by 6 publications

References 10 publications

Machine learning for decoding linear block codes: case of multi-class logistic regression model

Machine learning for decoding linear block codes: case of multi-class logistic regression model

Розробка Методу Декодування Блокових Кодів На Основі Процедури Диференційної Еволюції

Analysis of efficiency of the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes

Contact Info

Product

Resources

About