Guessing Random Additive Noise Decoding: A Hardware Perspective
Dieses Buch gibt einen detaillierten Überblick über eine universelle Maximum Likelihood (ML) Dekodierungstechnik, bekannt als Guessing Random Additive Noise Decoding (GRAND), die für lineare Blockcodes kurzer Länge und hoher Rate eingeführt wurde. Das Interesse an Codes mit kurzen Kanälen und den entsprechenden ML-Dekodierungsalgorithmen ist in jüngster Zeit sowohl in der Industrie als auch im akademischen Bereich neu entfacht worden, da immer mehr Anwendungen mit strengen Anforderungen an die Zuverlässigkeit und extrem niedrige Latenzzeiten entstehen. Einige dieser Anwendungen sind die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M), Augmented und Virtual Reality, Intelligent Transportation Systems (ITS), das Internet der Dinge (IoT) und Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC), was ein wichtiger Anwendungsfall für den 5G-NR-Standard ist.
GRAND bietet sowohl Soft-Input- als auch Hard-Input-Varianten. Darüber hinaus gibt es traditionelle GRAND-Varianten, die mit jedem Kommunikationskanal verwendet werden können, und spezielle GRAND-Varianten, die für einen bestimmten Kommunikationskanal entwickelt wurden. Dieses Buch bietet einen detaillierten Überblick über diese GRAND-Varianten und ihre Hardware-Architekturen.
Das Buch ist in vier Teile gegliedert. Teil 1 führt in lineare Blockcodes und den GRAND-Algorithmus ein. Teil 2 behandelt die Hardware-Architektur für traditionelle GRAND-Varianten, die auf jeden zugrunde liegenden Kommunikationskanal angewendet werden können. Teil 3 beschreibt die Hardware-Architekturen für spezielle GRAND-Varianten, die für bestimmte Kommunikationskanäle entwickelt wurden. Teil 4 schließlich gibt einen Überblick über kürzlich vorgeschlagene GRAND-Varianten und ihre einzigartigen Anwendungen.
Dieses Buch ist ideal für Forscher oder Ingenieure, die eine durchsatzstarke und energieeffiziente Hardware für GRAND implementieren wollen, sowie für erfahrene Akademiker und Studenten, die sich für das Thema VLSI-Hardwarearchitekturen interessieren. Darüber hinaus kann es als Lesestoff in Graduiertenkursen dienen, die moderne fehlerkorrigierende Codes und Maximum-Likelihood-Dekodierung für kurze Codes behandeln.
| ISBN: | 9783031316623 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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