Efficient Decoding Algorithms for the Compute-and-Forward Strategy

We address in this paper decoding aspects of the Compute-and-Forward (CF) physical-layer network coding strategy. It is known that the original decoder for the CF is asymptotically optimal. However, its performance gap to optimal decoders in practical settings are still not known. In this work, we develop and assess the performance of novel decoding algorithms for the CF operating in the multiple access channel. For the fading channel, we analyze the ML decoder and develop a novel diophantine approximation-based decoding algorithm showed numerically to outperform the original CF decoder. For the Gaussian channel, we investigate the maximum a posteriori (MAP) decoder. We derive a novel MAP decoding metric and develop practical decoding algorithms proved numerically to outperform the original one

On the diversity of the Naive Lattice Decoder

International audience"Naive Lattice Decoding" (NLD) and its lowcomplexity approximations such as lattice reduction-aided linear decoders represent an alternative to Maximum Likelihood lattice decoders for MIMO systems. Their diversity order has been investigated in recent works. These showed that the NLD achieves only the receive diversity and that MMSE-GDFE left preprocessing followed by NLD or its approximations achieves the maximum diversity. All the theoretical results have so far focused on the diversity order but this is not the only relevant parameter to achieve good performance and the coding gain also needs to be considered. In addition, up to now there has not been any numerical analysis of the actual performance of these techniques for the coded systems for moderate SNR. In this paper, we consider MIMO systems using high-dimensional perfect space-time codes. We show that by adding MMSEGDFE preprocessing, the NLD has a loss of only 1.5 dB with respect to optimal decoding in the case of the Perfect Code 4 × 4. However, even with MMSE-GDFE preprocessing, the performance of lattice-reduction aided linear receivers is still very poor for high-dimensional lattices

DMT of weighted Parallel Channels: Application to Broadcast Channel

In a broadcast channel with random packet arrival and transmission queues, the stability of the system is achieved by maximizing a weighted sum rate capacity with suitable weights that depend on the queue size. The weighted sum rate capacity using Dirty Paper Coding (DPC) and Zero Forcing (ZF) is asymptotically equivalent to the weighted sum capacity over parallel single-channels. In this paper, we study the Diversity Multiplexing Tradeoff (DMT) of the fading broadcast channel under a fixed weighted sum rate capacity constraint. The DMT of both identical and different parallel weighted MISO channels is first derived. Finally, we deduce the DMT of a broadcast channel using DPC and ZF precoders.Comment: Proceedings of the 2008 IEEE International Symposium on Information Theory, Toronto, ON, Canada, July 6 - 11, 200

Nouvelles Constructions algébriques de codes spatio-temporels atteignant le compromis "Multiplexga-Diversité"

Durant ces dernières années, un grand intérêt a été accordé aux systèmes à antennes multiples à cause de leur capacité à augmenter les débits. Une multitude de codes Espace-Temps existent dans la littérature. Les codes Espace-Temps optimaux sont ceux qui satisfont lespropriétés suivantes: rendement plein, ordre de diversité maximal, gain de codage optimal. Malheureusement, les meilleurs codes existants souffrent de déterminants minimaux s'évanouissant lorsque l'efficacité spectrale augmente. Nous proposons deux nouvelles constructions de codes Espace-Temps ayant un rendement plein, une diversité pleine et des déterminantsminimaux ne s'évanouissant pas lorsque l'efficacité spectrale augmente.Nous nous basons dans nos constructions sur les algèbres cycliques de division de centre Q(i) et Q(j). Les premiers codes construits sont les "codes Quaternioniques". Il s'est avéré que la répartition non uniforme de lénergie dans la matrice mot de code pénalise leurs performances lorsque le nombre d'antennes à l'émission augmente. Pour pallier ce problème énergétique, nous avons construit une nouvelle famille de codes Espace-Temps, appelée "codes Parfaits". Ces derniers ont une efficacité énergétique qui se traduit par une distribution énergétique uniforme au sein du mot de code et des constellations transmises ne présentant aucune perte de forme par rapport aux constellations émises. Les codes Quaternioniques et les codes Parfaits atteignent le compromis gain de multiplexage-diversité optimal. La représentation en réseaux de points des codes Quaternioniques et des codes Parfaits permet leur décodage par les décodeurs de réseaux de points. Les décodeurs les plus connus dans la littérature sont le décodeur par sphères et le Schnorr-Euchner. Ces derniers sont utilisés pour décoder des réseaux de points infinis. Étant donné que nous considérons des constellations finies, des versions modifiées des deux algorithmes ont été proposées. La comparaison des complexités correspondants aux deux versions modifiées de ces décodeurs nous a permis de choisir le meilleur, à savoir, le Schnorr-Euchner. Le décodage des réseaux de points peut être considérablement accéléré en utilisant une réduction de réseaux de points. A ce jour, la réduction n'est appliquée qu'aux réseaux de points infinis . L'utilisation du schéma de codage/décodage en mod-Lamda rend l'application de la réduction possible en considérant des constellations finies. Nos nouvelles constructions de codes Espace-Temps se basent sur des réseaux de points algébriques. Nous proposons dans ce sens une nouvelle réduction algébrique adaptée aux réseaux de points algébriques pour les systèmes mono-antenne sur canal à évanouissements rapides. Cette méthode sera étendue au cas des systèmes à antennes multiples dans un proche avenir

DEVICES AND METHODS FOR PARALLELIZED RECURSIVE BLOCK DECODING

<p>A decoder (300) for determining an estimate of a vector of information symbols carried by a signal received through a transmission channel represented by a channel matrix.5 The decoder comprises:- a block division unit (303) configured to divide the vector of information symbols into two ormore sub-vectors, each sub-vector being associated with a block level;- two or more processors configured to determine, in parallel, candidate sub-vectors and tostore the candidate sub-vectors in a first stack (310). Each processor is configured to 10 determine at least a candidate sub-vector by applying a symbol estimation algorithm and to store each candidate sub-vector with a decoding metric and the block level associated with the candidate sub-vector. The decoding metric is lower than or equal to a decoding metric threshold. A processor among the two or more processors is configured to determine at least a candidate vector from candidate sub-vectors stored in the first stack (310), the candidate 15 vector being associated with a cumulated decoding metric and to update the decoding metricthreshold from the cumulated decoding metric.</p