Kurzfassung
Fehlerkorrigierende Decodierverfahren spielen in Kommunikationssystemen eine zentrale Rolle. Die theo- retisch beste nachrichtentechnische Performanz erzielt die Maximum-Likelihood(ML)-Decodierung mit Zu- verlässigkeitsinformation. Für Codes mit dünnbesetzten Parity-Check-Matrizen kann mit iterativen Heuristiken eine nachrichtentechnische Performanz nahe der ML-Decodierung erreicht werden. Klassische Codes mit dichten Parity-Check-Matrizen (z.B. Reed-Solomon(RS)-Codes) können mit den...Fehlerkorrigierende Decodierverfahren spielen in Kommunikationssystemen eine zentrale Rolle. Die theo- retisch beste nachrichtentechnische Performanz erzielt die Maximum-Likelihood(ML)-Decodierung mit Zu- verlässigkeitsinformation. Für Codes mit dünnbesetzten Parity-Check-Matrizen kann mit iterativen Heuristiken eine nachrichtentechnische Performanz nahe der ML-Decodierung erreicht werden. Klassische Codes mit dichten Parity-Check-Matrizen (z.B. Reed-Solomon(RS)-Codes) können mit den aktuellen iterativen Heuristiken nur mit sehr großem Aufwand decodiert werden. Effiziente Hardwarerealisierungen existieren bisher nicht und werden nur dann möglich sein, wenn bereits beim Entwurf von Algorithmen auf eine geringe Hardwarekomplexität geachtet wird.
Ziel des Antrags ist die Herleitung und Implementierung von Decodieralgorithmen mit einer nachrichtentechnischen Performanz beweisbar nahe der ML-Schranke. Um dieses Ziel zu erreichen modellieren wir die ML-Decodierung linearer Blockcodes als ganzzahliges Optimierungsproblem. Wir entwickeln neue Lösungsmethoden aus dem Bereich der mathematischen Optimierung und berücksichtigen dabei Bedingungen, die eine effiziente Hardwarerealisierung diktiert. Die wissenschaftliche Herausforderung besteht im Entwurf neuer Decodierverfahren, die drei Bereiche vereinen: iterative Heuristiken der Nachrichtentechnik, Realisierbarkeit hinsichtlich effizienter Hardwareimplementierung und Methoden der mathematischen Optimierung.
Genauere Informationen und eine Liste mit Veröffentlichungen, Vorträgen und sonstigen Resultaten erhält man auf der Projekthomepage.» weiterlesen» einklappen
Projektteam
- Stefan Ruzika
- Mitarbeiter/in
(Universität Koblenz)
- Michael Helmling
- Mitarbeiter/in
(Mathematisches Institut)