We present a new fast Chase decoding algorithm for binary BCH codes. The new algorithm reduces the complexity in comparison to a recent fast Chase decoding algorithm for Reed--Solomon (RS) codes by the authors (IEEE Trans. IT, 2022), by requiring only a single Koetter iteration per edge of the decoding tree. In comparison to the fast Chase algorithms presented by Kamiya (IEEE Trans. IT, 2001) and Wu (IEEE Trans. IT, 2012) for binary BCH codes, the polynomials updated throughout the algorithm of the current paper typically have a much lower degree. To achieve the complexity reduction, we build on a new isomorphism between two solution modules in the binary case, and on a degenerate case of the soft-decision (SD) version of the Wu list decoding algorithm. Roughly speaking, we prove that when the maximum list size is $1$ in Wu list decoding of binary BCH codes, assigning a multiplicity of $1$ to a coordinate has the same effect as flipping this coordinate in a Chase-decoding trial. The solution-module isomorphism also provides a systematic way to benefit from the binary alphabet for reducing the complexity in bounded-distance hard-decision (HD) decoding. Along the way, we briefly develop the Groebner-bases formulation of the Wu list decoding algorithm for binary BCH codes, which is missing in the literature.


翻译:我们为二进制 BCH 代码提供了一个新的快速大通解码算法。 新的算法降低了与作者最近为 Reed- Solomon (RS) 代码快速大通解码算法相比的复杂性( IEEEE Trans. IT, 2022), 只需对解码树边緣进行单一的 Ketter 迭代。 与Kamiya ( IEEEE Trans. IT, 2001) 和 Wu ( IEEEEE Trans. Trans. IT, 2012) 为二进制 BCH 代码提供的快速大通算法相比, 在当前纸张的算法中更新的多义通常要低得多得多。 为了实现简化复杂性,我们将在二进制解码案的两个解决方案模块和软决定版本(SDD) 解码算法之间建立起新的异体主义。 粗略地说, 当最大名单的大小为1美元时, 将一美元加码加到一个协调, 其效果与在正解码中将这一协调翻转成一个协调, 在正分解的文本的文档中进行分解码试验中, 我们的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本的版本也提供了的版本化的版本的版本化的版本化的版本的版本的版本的版本化的版本化的版本化的版本化了。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11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
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
1+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
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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011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
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11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
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
1+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
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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011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