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Parameter SNR Optimized Index Assignments andQuantizers based on First Order A PrioriKnowledge for Iterative Source-Channel Decoding

机译:基于一阶迭代信源信道解码的先验知识的参数SNR优化索引分配和量化器

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摘要

Two key design aspects regarding the source codingrnpart of iterative source-channel decoding (ISCD) are the indexrnassignment and the quantizer. While the conventional indexrnassignments are not suited for ISCD the so far presented optimizedrnindex assignments do only consider zeroth order a priorirnknowledge or optimize the parameter SNR only indirectly. In thisrnpaper we present a new cost function which directly optimizes thernparameter SNR incorporating the ?rst order a priori knowledge.rnWith the same cost function we can also optimize the code bookrnof the quantizer. Simulation results show the excellent performancernthe new parameter SNR optimized index assignments andrnquantizers exhibit.
机译:关于迭代源信道解码(ISCD)的源编码部分的两个关键设计方面是索引分配和量化器。尽管常规索引分配不适用于ISCD,但到目前为止,提出的优化索引分配仅考虑了零阶先验知识或仅间接优化了参数SNR。在本文中,我们提出了一种新的代价函数,该函数直接结合一阶先验知识直接优化了参数SNR。使用相同的代价函数,我们还可以优化量化器的代码。仿真结果表明,新参数SNR优化指标分配和量化器具有出色的性能。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Princeton NJ(US)
  • 作者单位

    Institute of Communication Systems and Data ProcessingrnRWTH Aachen University, Germanyrnclevorn@ind.rwth-aachen.de;

    Institute of Communication Systems and Data ProcessingrnRWTH Aachen University, Germanyrnvary@ind.rwth-aachen.de;

    Research Establishment for Applied Science (FGAN)rnWachtberg, Germanyrnadrat@fgan.de;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 通信;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-26 14:25:10

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