Entwicklung und Implementierung effizienter Decodieralgorithmen für lineare Blockcodes

Entwicklung und Implementierung effizienter Decodieralgorithmen für lineare Blockcodes

Projektbeschreibung

Fehlerkorrigierende Decodierverfahren spielen in Kommunikationssystemen eine zentrale Rolle. Die theoretisch beste nachrichtentechnische Performanz erzielt die Maximum-Likelihood(ML)-Decodierung mit Zuverlässigkeitsinformation. 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.

 

Bei dem Projekt handelt es sich um eine Kooperation mit dem Fachbereich Elektro- und Informationstechnik der TU Kaiserslautern. Dortige Projektpartner sind Prof. Dr. Norbert Wehn und Stefan Scholl.

Akronym: Decodierung linearer Blockcodes

Homepage:

Projektinformationen

Projektpartner
  • Prof. Dr. Norbert Wehn (TU Kaiserslautern)
  • Stefan Scholl (TU Kaiserslautern)
Finanzierung: DFG
Zeitraum: 2013/01/01 00:00:00 GMT+1 bis 2016/02/01 00:00:00 GMT+1

Mitarbeiter

Literatur

Veröffentlichungen

HTTP Error 404: Not Found

Online Database of Channel Codes Performance Results: http://www.uni-kl.de/channel-codes

Qualifikationsarbeiten

Dissertationen

  • Florian Gensheimer (in Arbeit)
  • Michael Helmling (2015)
  • Stefan Scholl (TU Kaiserslautern) (in Arbeit)

Studentische Arbeiten

  • Syed Kamran Haider Kazmi (TU Kaiserslautern): FPGA implementation of a new Reed-Solomon Decoder (Masterarbeit, 2013)
  • Christopher Stumm (TU Kaiserslautern): Implementation of a Gauss-Manipulation Unit (Studienarbeit, 2013)
  • Eduardo de Melo Leonardi (TU Kaiserslautern): Implementation of a flexible MAP Decoder (Bachelorarbeit, 2013)
  • Lars Guse (TU Kaiserslautern): Implementation of a LP Solver Algorithm on a Raspberry PI (Studienarbeit, 2013)
  • Philipp Reichling (TU Kaiserslautern): Bachelorprojekt (2013)
  • Lei Xu (TU Kaiserslautern): FPGA implementation of a chase decoder for Reed-Solomon codes (Masterarbeit, 2014)
  • Christopher Stumm (TU Kaiserslautern): Hardwareimplementierung des Simplex Algorithmus (Diplomarbeit, 2014)
  • Felipe Salgado (TU Kaiserslautern): Implementation of the Simplex Algorithm on the Xilinx Zynq Chip (Projektarbeit, 2014)
  • Syed Kamran Haider Kazmi (TU Kaiserslautern): Matrix Generators for Channel Codes (wissenschaftliche Hilfskraft, 2013)
  • Philipp Reichling (TU Kaiserslautern): wissenschaftliche Hilfskraft (2012–2013)
  • Eduardo de Melo Leonardi (TU Kaiserslautern): Improved LDPC Decoding (wissenschaftliche Hilfskraft, seit 2014)
  • Karunia Putra Wijaya: Implementation of ADMM LP decoders and other nonlinear methods (wissenschaftliche Hilfskraft, seit 2014)
  • Mengfan Zhang (TU Kaiserslautern): FPGA Implementation of the Adaptive Belief Propagation for RS Codes (Masterarbeit, in Arbeit)