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Mécanismes de fiabilisation pro-actifs - ISAE

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Chapitre 4. Co<strong>de</strong>s à eacements à décodage hybri<strong>de</strong> avec matrice génératrice80ban<strong>de</strong>pouvons considérer notre travail comme un cas particulier <strong>de</strong> ces co<strong>de</strong>s avec <strong>de</strong>scontraintes supplémentaires sur le remplissage <strong>de</strong> la ban<strong>de</strong> et <strong>de</strong>s relations inter-lignes.Nous avons ainsi considéré cette borne comme la contrainte minimale <strong>de</strong> notre co<strong>de</strong>pour un décodage optimal.Décodage itératifDe la même manière que le décodage à maximum <strong>de</strong> vraisemblance, la contrainteban<strong>de</strong> va réduire la diversité <strong>de</strong>s connexions inter-symboles. En conséquence, les performancesattendues seront inférieures à celles <strong>de</strong>s co<strong>de</strong>s Repeat-Accumulate dont ilstiennent leur structure. Il ne faut d'ailleurs pas négliger l'importance <strong>de</strong> la régularité<strong>de</strong> la matrice U sur la capacité <strong>de</strong> correction du décodage itératif.Une co<strong>de</strong> à matrice ban<strong>de</strong> dont la largeur augmentera se rap<strong>pro</strong>chera d'un co<strong>de</strong>Repeat-Accumulate, qui possè<strong>de</strong> <strong>de</strong> bonnes performances. Alors qu'une largeur <strong>de</strong>ban<strong>de</strong> faible sur A se rap<strong>pro</strong>chera d'un co<strong>de</strong> à répétition qui possè<strong>de</strong> une mauvaisecapacité <strong>de</strong> correction.4.3.2 Complexité théoriqueComme présenté précé<strong>de</strong>mment, le déco<strong>de</strong>ur itératif fonctionne avec une complexitélinéaire O(k). Lorsque celui-ci échoue, un décodage Gaussien adapté auxban<strong>de</strong>s est utilisé sur la matrice génératrice. Il est important <strong>de</strong> rappeler que dansle cas général, la complexité d'un tel décodage est O(k 3 ).La matrice génératrice globale du co<strong>de</strong> étant systématique, lorsque un élémentsystématique est reçu, il convient d'éliminer la ligne correspondante dans le décodage<strong>de</strong> la matrice M. De la même manière, seules les colonnes <strong>de</strong> M dont le symbole a étéreçu sont utilisées pour le décodage. Le décodage gaussien s'eectue donc sur unesous-matrice <strong>de</strong> la matrice ban<strong>de</strong> M. Il est important <strong>de</strong> noter que si M est une matrice<strong>de</strong> ban<strong>de</strong> B, alors toute sous-matrice <strong>de</strong> M est <strong>de</strong> ban<strong>de</strong> M. Dans le cas général et pourun ren<strong>de</strong>ment R, la matrice à inverser est <strong>pro</strong>che <strong>de</strong> la taille kR ¢ k(1=R 1)(1 R)soit (k(1 R)) 2 . En utilisant un codage adapté, tel que déni dans [69], le décodageGaussien tombe donc a une complexité équivalente à O(kB 2 ).A titre d'exemple, pour k = 2000 et une ban<strong>de</strong> <strong>de</strong> largeur B = 200, le gainthéorique est <strong>de</strong> l'ordre <strong>de</strong> 100 en comparaison d'un décodage Gaussien classique.4.4 Résultats obtenus4.4.1 Méthodologie <strong>de</strong> testDes simulations ont été eectuées an d'étudier le bénéce pratique <strong>de</strong> ces co<strong>de</strong>sen termes <strong>de</strong> vitesse <strong>de</strong> décodage et l'impact sur la capacité <strong>de</strong> correction du décodageitératif <strong>de</strong> cette structure ban<strong>de</strong>. L'architecture <strong>de</strong> test est un Quad-Core Intel Xeon5120 @ 1.86Ghz / 4GB RAM sous Linux. Un déco<strong>de</strong>ur hybri<strong>de</strong> ML/itératif a étéutilisé. Les co<strong>de</strong>s à matrice ban<strong>de</strong> ont été comparés à <strong>de</strong>ux autres types <strong>de</strong> co<strong>de</strong>s :

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