Burst erasure correction using LDPC codes constructed on base matrices generated by matched groups, nested polygons and superposed circulant matrices

En este articulo son propuestos procedimientos para la construccion de matrices base embazado en el algebra moderna y en la geometria. Estas matrices sirven de plataforma para generar las matrices de verificacion de paridad en la correccion de borrado en rafaga a traves de codigos LDPC, por medio de superposicion en las matrices base y movimientos de las matrices circulantes. La construccion de las matrices es realizada por concatenacion, siendo de facil implementacion y de menor aleatoriedad. Para demonstrar el potencial de la tecnica, fue elaborado un conjunto de simulaciones que utiliza codificacion de baja complejidad, bien como algoritmo soma y producto. Fueron generados varios codigos LDPC (matrices) y los resultados obtenidos comparados con otros abordajes. Son tambien presentados los resultados de la simulacion de la recuperacion de borrados resultantes de la transmision de una imagen a traves de un canal ruidoso.

[1]  Hans-Andrea Loeliger,et al.  Signal sets matched to groups , 1991, IEEE Trans. Inf. Theory.

[2]  Fei Peng,et al.  Simplified eIRA code design and performance analysis for correlated Rayleigh fading channels , 2006, IEEE Transactions on Wireless Communications.

[3]  Jr. G. Forney,et al.  Burst-Correcting Codes for the Classic Bursty Channel , 1971 .

[4]  Marc P. C. Fossorier,et al.  Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check Codes From Circulant Permutation Matrices , 2004, IEEE Trans. Inf. Theory.

[5]  M. F. Erden,et al.  Construction of Burst-Erasure Efficient LDPC Codes for Use with Belief Propagation Decoding , 2010, 2010 IEEE International Conference on Communications.

[6]  William E. Ryan,et al.  Design of efficiently encodable moderate-length high-rate irregular LDPC codes , 2004, IEEE Transactions on Communications.

[7]  Khaled A. S. Abdel-Ghaffar,et al.  Algebraic construction of quasi-cyclic LDPC codes for the AWGN and erasure channels , 2006, IEEE Transactions on Communications.

[8]  Shigeichi Hirasawa,et al.  A Modification Method for Constructing Low-Density Parity-Check Codes for Burst Erasures , 2006, IEICE Trans. Fundam. Electron. Commun. Comput. Sci..

[9]  Sarah J. Johnson Burst erasure correcting LDPC codes , 2009, IEEE Transactions on Communications.

[10]  Rodrigo Andrés Gómez Montoya,et al.  TEGNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN EN LA CADENA DE SUMINISTRO , 2009 .

[11]  D.J.C. MacKay,et al.  Good error-correcting codes based on very sparse matrices , 1997, Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory.

[12]  Shu Lin,et al.  A combinatoric superposition method for constructing low density parity check codes , 2003, IEEE International Symposium on Information Theory, 2003. Proceedings..

[13]  D. Slepian Group codes for the Gaussian channel , 1968 .

[14]  W.E. Ryan,et al.  Performance of efficiently encodable low-density parity-check codes in noise bursts on the EPR4 channel , 2004, IEEE Transactions on Magnetics.

[15]  Shu Lin,et al.  Construction of low-density parity-check codes by superposition , 2005, IEEE Transactions on Communications.

[16]  Jovani Alberto Jiménez Builes,et al.  Cycle of pdca t-learing model and its application on interactive digital tv , 2012, Rev. Avances en Sistemas Informática.

[17]  G. David Forney,et al.  Geometrically uniform codes , 1991, IEEE Trans. Inf. Theory.

[18]  Robert G. Gallager,et al.  Low-density parity-check codes , 1962, IRE Trans. Inf. Theory.

[19]  Marco Chiani,et al.  Construction of Near-Optimum Burst Erasure Correcting Low-Density Parity-Check Codes , 2008, IEEE Transactions on Communications.

[20]  Z. Ji,et al.  LDPC Codes by Circulant Decomposition Based on Difference Family , 2022 .

[21]  Sandra Cristina Riascos Erazo A model for assessing information technology effectiveness in the business environment , 2008 .