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Towards Low-Complexity Linear-Programming Decoding

机译:走向低复杂度线性规划解码

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摘要

We consider linear-programming (LP) decoding of low-density parity-check(LDPC) codes. While it is clear that one can use any general-purpose LP solverto solve the LP that appears in the decoding problem, we argue in this paperthat the LP at hand is equipped with a lot of structure that one should takeadvantage of. Towards this goal, we study the dual LP and show howcoordinate-ascent methods lead to very simple update rules that are tightlyconnected to the min-sum algorithm. Moreover, replacing minima in the formulaof the dual LP with soft-minima one obtains update rules that are tightlyconnected to the sum-product algorithm. This shows that LP solvers withcomplexity similar to the min-sum algorithm and the sum-product algorithm arefeasible. Finally, we also discuss some sub-gradient-based methods.
机译:我们考虑对低密度奇偶校验(LDPC)码进行线性编程(LP)解码。虽然很明显可以使用任何通用的LP解算器来解决出现在解码问题中的LP,但我们在本文中认为,手头的LP具有许多人应该利用的结构。为了实现这一目标,我们研究了双重LP并显示了如何通过协调上升方法得出非常简单的更新规则,这些更新规则与最小和算法紧密相连。此外,用软最小值代替双LP公式中的最小值,即可获得与求和积算法紧密相关的更新规则。这表明具有类似于最小和算法和和-乘积算法的复杂性的LP解算器是可行的。最后,我们还讨论了一些基于次梯度的方法。

著录项

  • 作者单位
  • 年度 2006
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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