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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Information Theory >Soft-decision decoding of Reed-Muller codes: recursive lists
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Soft-decision decoding of Reed-Muller codes: recursive lists

机译：Reed-Muller码的软判决解码：递归列表

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Recursive list decoding is considered for Reed-Muller (RM) codes. The algorithm repeatedly relegates itself to the shorter RM codes by recalculating the posterior probabilities of their symbols. Intermediate decodings are only performed when these recalculations reach the trivial RM codes. In turn, the updated lists of most plausible codewords are used in subsequent decodings. The algorithm is further improved by using permutation techniques on code positions and by eliminating the most error-prone information bits. Simulation results show that for all RM codes of length 256 and many subcodes of length 512, these algorithms approach maximum-likelihood (ML) performance within a margin of 0.1 dB. As a result, we present tight experimental bounds on ML performance for these codes.
机译：对于Reed-Muller（RM）码，考虑使用递归列表解码。该算法通过重新计算其符号的后验概率，反复将自己降级为较短的RM码。仅当这些重新计算达到平凡的RM码时才执行中间解码。进而，在随后的解码中使用最合理的码字的更新列表。通过对代码位置使用置换技术并消除最容易出错的信息位，可以进一步改进该算法。仿真结果表明，对于所有长度为256的RM代码和许多长度为512的子代码，这些算法在0.1 dB的余量内达到最大似然（ML）性能。结果，我们为这些代码提供了严格的机器学习性能实验界限。

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