Aналитический подход к определению оптимальной функции постобработки для минимальной операции в алгоритме MIN-SUM, ранее полученный для обычных кодов проверки на четность с низкой плотностью (LDPC-коды), распространяется на нерегулярные коды LDPC. Оптимальное выражение постобработки для нестандартного случая варьируется от одного контрольного узла к другому, а также от одной итерации к следующей. Для практического использования необходимо аппроксимировать эту оптимальную функцию. В отличие от обычного случая, когда можно было бы использовать уникальную функцию постобработки на протяжении всего процесса декодирования без потери производительности битовых ошибок, для нерегулярных кодов критически важно варьировать постобработку от одной итерации к следующей, чтобы добиться хорошей производительности. С использованием этого подхода было выявлено, что качество битовых ошибок от алгоритма распространения доверия соответствует улучшению на 1 дБ по сравнению с MIN-SUM алгоритмом без постобработки. Сначала будет представлен обзор подхода и представлена аналитическая основа для оптимальной постобработки. Далее будет представлена оптимальная функция постобработки для нерегулярных кодов и обсуждены возможные упрощения. И наконец, показаны результаты моделирования и преимущества аппроксимации
We extended an analytical approach to determining the optimal post-processing function for the minimum operation in the MIN-SUM algorithm, previously obtained for conventional low density parity check codes (LDPC codes), to irregular LDPC codes. The optimal post-processing expression for the non-standard case varies from one control node to another, as well as from one iteration to the next. For practical use, it is necessary to approximate this optimal function. Unlike the usual case where one could use a unique post-processing function throughout the entire decoding process without sacrificing bit code performance, it is critical for irregular codes to distinguish post-processing from one iteration to the next in order to achieve good performance. Using this approach, we found that the quality of bit errors from the trust algorithm corresponds to an improvement of 1 level compared to the MIN-SUM algorithm without post-processing. First, we provide an overview and analytical framework for optimal post-processing. Then, we present the optimal post-processing function for irregular codes and discuss possible simplifications. Finally, we show the simulation results and the benefits of the approximation