?
Уменьшение сложности моделирования сверхнизкого уровня ошибок LDPC кодов
Одной из ключевых проблем МПП-кодов является оценка низкого уровня ошибок, возникающего при относительно высоком уровне отношения сигнал – шум (SNR). Данное явление обусловлено в основном замедленным декодированием таких особенных структур как Трэппинг Сет (Trapping Set, TS), которые даже при высоком SNR могут привести к ошибке декодера. Исследование и оценка сверхнизкого уровня ошибок являются важными и нетривиальными задачами при построении хорошей матрицы МПП-кода. Дело в том, что обычная оценка методом Монте-Карло занимает слишком много времени при достаточно низком уровне Frame Error Rate (FER). В этом случае применяется широко известный метод оценки – выборка по значимости (Importance Sampling, IS). В данной статье будет проведено сравнение различных распределений, используемых в методе IS для оценки низкого уровня ошибок МПП-кодов, и будет выбрано наилучшее из представленных распределений.