We construct s-interleaved linearized Reed-Solomon (ILRS) codes and variants and propose efficient decoding schemes that can correct errors beyond the unique decoding radius in the sum-rank, sum-subspace and skew metric. The proposed interpolation-based scheme for ILRS codes can be used as a list decoder or as a probabilistic unique decoder that corrects errors of sum-rank up to $t\leq\frac{s}{s+1}(n-k)$, where s is the interleaving order, n the length and k the dimension of the code. Upper bounds on the list size and the decoding failure probability are given where the latter is based on a novel Loidreau-Overbeck-like decoder for ILRS codes. The results are extended to decoding of lifted interleaved linearized Reed-Solomon (LILRS) codes in the sum-subspace metric and interleaved skew Reed-Solomon (ISRS) codes in the skew metric. We generalize fast minimal approximant basis interpolation techniques to obtain efficient decoding schemes for ILRS codes (and variants) with subquadratic complexity in the code length. Up to our knowledge, the presented decoding schemes are the first being able to correct errors beyond the unique decoding region in the sum-rank, sum-subspace and skew metric. The results for the proposed decoding schemes are validated via Monte Carlo simulations.


翻译:我们构建了线性Reed-Solomon(ILRS)代码和变量,并提出了高效解码计划,这些解码计划可以纠正超于单数、超子空间和Skew衡量标准中独特的解码半径值的错误。 拟议的 ILRS 代码基于内推法的方案可以用作ILRS 代码的解码器或一种独特的概率解码器。 其结果是解码, 解码最高为$t\leq\frac{s ⁇ s+1}(n-k)$, 其中的解码是内部解码, 内部解码是内部解码, 内部解码是内部解码, 内部解码系统解码系统( ISRS) 的上限和解码系统。 系统内部解码中, 快速解码系统解码系统, 系统解码系统内部解码系统, 系统解码系统解码系统解码系统, 系统内部解码系统内部解码系统, 系统解码系统化, 系统化系统内部解码系统解码系统系统, 系统解码系统内部解码系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统系统,系统系统系统系统系统系统系统系统,系统系统系统化,系统化系统化,系统化,系统化系统化,系统化,系统化系统化,系统化系统化系统化系统化系统化,系统化系统化系统化,系统化系统化,系统化,系统化系统化系统化系统化,系统化,系统化系统化系统化系统化,系统化系统化系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统,系统化,系统化,系统,系统,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统,系统,系统,系统,系统化,系统化,系统化,系统化,系统化,系统,系统,系统,系统,系统,系统,系统,系统

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
163+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Convergence of the Discrete Minimum Energy Path
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
163+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员