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Decoding via Sampling Décodage via échantillonnage

Shigeki MIYAKE, Jun MURAMATSU, Takahiro YAMAGUCHI

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Résumé:

Nous proposons un nouvel algorithme de décodage appelé « décodage par échantillonnage », qui est construit à l'aide d'une méthode de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et implémente le décodage de probabilité maximale a posteriori de manière approximative. Il est également montré que le décodage par échantillonnage peut être facilement étendu au codage universel ou être applicable aux sources Markov. Dans des expériences de simulation comparant l'algorithme proposé à l'algorithme de décodage par produit somme, le décodage par échantillonnage s'avère plus performant à mesure que la taille de l'échantillon augmente, bien que le temps de décodage devienne proportionnellement plus long. Le temps de mélange, qui mesure la taille d'échantillon nécessaire pour que le processus MCMC converge vers la distribution limite, est évalué pour une construction simple de matrice de codage.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E102-A No.11 pp.1512-1523
Date de publication
2019/11/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E102.A.1512
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Théorie de codage

Auteurs

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

Mots-clés

Table des matières