リード・マラー符号に対する最小重み探索を用いた軟値入出力復号法と積符号の反復復号法への適用

抄録

最小重み探索は，与えられた符号語から最小ハミング距離にある部分符号語集合より，最尤符号語を探索する局所探索アルゴリズムである。以前，著者らはリード・マラー符号の最小重み符号語集合の構造を利用した効率的な最小重み探索を用いた軟値入出力復号法を提案した。そして，順序統計量に基づく復号法と最小重み探索の併用により，より高精度な軟値出力復号法を考案した。本研究では，その最小重み探索と順序統計量に基づく復号法を用いた軟値入出力復号法を積符号の繰り返し復号法へ適用し，その誤り制御性能を計算機模擬によって求め，有効性を示す。