A genie-aided decoder for finite dimensional lattice codes is considered. The decoder may exhaustively search through all possible scaling factors $\alpha \in \mathbb{R}$. We show that this decoder can achieve lower word error rate (WER) than the one-shot decoder using $\alpha_{MMSE}$ as a scaling factor. A lower bound on the WER for the decoder is found by considering the covering sphere of the lattice Voronoi region. The proposed decoder and the bound are valid for both power-constrained lattice codes and lattices. If the genie is applied at the decoder, E8 lattice code has 0.5 dB gain and BW16 lattice code has 0.4 dB gain at WER of $10^{-4}$ compared with the one-shot decoder using $\alpha_{MMSE}$. A method for estimating the WER of the decoder is provided by considering the effective sphere of the lattice Voronoi region, which shows an accurate estimate for E8 and BW16 lattice codes. In the case of per-dimension power $P \rightarrow \infty$, an asymptotic expression of the bound is given in a closed form. A practical implementation of a simplified decoder is given by considering CRC-embedded $n=128$ polar code lattice.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月13日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员