Статья: ОЦЕНКА НИЗКОГО УРОВНЯ ОШИБОК С ПОМОЩЬЮ ВЫБОРКИ ПО ЗНАЧИМОСТИ С РАВНОМЕРНЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ (2023)

Читать онлайн

Основной проблемой анализа кодов с малой плотностью проверок на четность является оценка чрезвычайно низкого уровня ошибок, возникающего при высоком отношении сигнал/шум. Популярным подходом к решению этой проблемы является метод выборки по значимости. В существующих работах в качестве выборочного распределения метода выборки по значимости используется нормальное распределение со смещенным средним значением, что приводит к большой дисперсии оценки. В свою очередь, равномерное распределение имеет равновероятные выборки во всем диапазоне, что может снизить дисперсию, но приведет к смещенной оценке. Мы предлагаем модифицированный метод выборки по значимости, который позволяет рассматривать равномерное распределение в качестве выборочного, и показываем, что эта оценка лучше, чем традиционная, основанная на нормальном распределении. Также показано, что существующие критерии невозможно применить для оценки точности метода выборки по значимости с равномерным распределением во всем диапазоне отношений сигнал/шум. Для решения этой проблемы предложена новая метрика, которая использует только скорость сходимости и не зависит от истинных данных.

Ключевые фразы: коды с малой плотностью проверок (мпп-коды), тупиковые множества, выборка по значимости, низкий уровень ошибок
Автор (ы): Угловский Артем Юрьевич
Соавтор (ы): Мельников Игнат Алексеевич, Алексеев Иван Алексеевич, Куреев Алексей Андреевич
Журнал: ПРОБЛЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
519.224.24. Асимптотическая теория
519.725.2. Циклические коды
621.391. Работы общего и обзорного характера. Общая теория связи. Кибернетика (теория информации и теория сигналов применительно к электросвязи)
Для цитирования:
УГЛОВСКИЙ А. Ю., МЕЛЬНИКОВ И. А., АЛЕКСЕЕВ И. А., КУРЕЕВ А. А. ОЦЕНКА НИЗКОГО УРОВНЯ ОШИБОК С ПОМОЩЬЮ ВЫБОРКИ ПО ЗНАЧИМОСТИ С РАВНОМЕРНЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ // ПРОБЛЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ. 2023. Т. 59 № 4
Текстовый фрагмент статьи