Performance Comparison of List Viterbi Algorithm of Tail-Biting Convolutional Code for Future Machine Type Communications

Bushisue, Shunichi; Suyama, Satoshi; Nagata, Satoshi; Miki, Nobuhiko

doi:10.1587/transcom.2016fgp0018

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…It should be noted, that the power consumption of the LDPC codes is far lower than that of Turbo code [12]. The TBCC code is one of the efficient coding techniques in such conditions, and it is used in LTE system due to its good performance for short block lengths [13]. Recently, Polar codes [14] have emerged.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Performance comparison of channel coding schemes for 5G massive machine type communications

Belhadj¹,

Lakhdar²,

Bendjillali³

2021

IJEECS

View full text Add to dashboard Cite

<p><span>Channel coding for the fifth generation (5G) mobile communication is currently facing new challenges as it needs to uphold diverse emerging applications and scenarios. Massive machine-type communication (mMTC) constitute one of the main usage scenarios in 5G systems, which promise to provide low data rate services to a large number of low power and low complexity devices. Research on efficient coding schemes for such use case is still ongoing and no decision has been made yet. Therefore, This paper compares the performance of different coding schemes, namely: tail-biting convolutional code (TBCC), low density parity check codes (LDPC), Turbo code and Polar codes, in order to select the appropriate channel coding technique for 5G-mMTC scenario. The considered codes are evaluated in terms of bit error rate (BER) and block error rate (BLER) for short information block lengths (K ≤ 256). We further investigate their Algorithmic complexity in terms of the number of basic operations. The Simulation results indicate that polar code with CRC-aided successive cancelation list decoder has better performance compared with other coding schemes for 5G-mMTC scenario.</span></p>

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Performance comparison of channel coding schemes for 5G massive machine type communications

Belhadj¹,

Lakhdar²,

Bendjillali³

2021

IJEECS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

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

Tail-Biting Berlekamp-Preparata Convolutional Codes for Phased-Burst-Error-Correcting

Zhang

Kitakami

2020

IEICE Trans. Fundamentals

View full text Add to dashboard Cite

Performance Comparison of List Viterbi Algorithm of Tail-Biting Convolutional Code for Future Machine Type Communications

Cited by 3 publications

References 6 publications

Performance comparison of channel coding schemes for 5G massive machine type communications

Performance comparison of channel coding schemes for 5G massive machine type communications

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

Tail-Biting Berlekamp-Preparata Convolutional Codes for Phased-Burst-Error-Correcting

Contact Info

Product

Resources

About