A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Decoding via Sampling Decodificação via amostragem

Shigeki MIYAKE, Jun MURAMATSU, Takahiro YAMAGUCHI

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Resumo:

Propomos um novo algoritmo de decodificação chamado “decodificação de amostragem”, que é construído usando um método Markov Chain Monte Carlo (MCMC) e implementa a decodificação de Máxima Probabilidade Posterior de maneira aproximada. É também mostrado que a decodificação amostral pode ser facilmente estendida à codificação universal ou aplicável a fontes Markov. Em experimentos de simulação comparando o algoritmo proposto com o algoritmo de decodificação de produto de soma, a decodificação de amostragem apresenta melhor desempenho à medida que o tamanho da amostra aumenta, embora o tempo de decodificação se torne proporcionalmente mais longo. O tempo de mistura, que mede o tamanho da amostra necessário para que o processo MCMC convirja para a distribuição limite, é avaliado para uma construção simples de matriz de codificação.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E102-A No.11 pp.1512-1523
Data de publicação
2019/11/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E102.A.1512
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Teoria da Codificação

autores

Shigeki MIYAKE
  NTT Network Innovation Laboratories
Jun MURAMATSU
  NTT Communication Science Laboratories
Takahiro YAMAGUCHI
  NTT Network Innovation Laboratories

Palavra-chave