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Low-Complexity Syndrome-Based Linear Programming Decoding of Quantum LDPC Codes
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AI
DOI：10.1109/TQE.2025.3640361.png)
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摘要
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本文提出了一种新颖的低复杂度基于校验子线性规划（SB-LP）译码算法，用于量子低密度奇偶校验码的译码。在码容量模型下，SB-LP译码器可作为独立译码器使用；然而，在作为SB最小和（SB-MS）译码的后处理步骤时，其表现尤为强大。在后一种情况下，所提出的译码器被证明能够显著降低SB-MS译码器在洪水式和分层式SB-MS调度下的错误平层。此外，引入了一种早期停止准则，用于决定何时激活SB-LP算法，避免为SB-MS译码器执行预定义的最大迭代次数。仿真结果表明，对于一些示例超图和广义自行车（GB）码，所提出的译码器在相同总译码迭代次数下，可将错误平层降低一到三个数量级。此外，对于GB码类，研究表明随着码的最小距离增加，所提出译码器提供的逻辑误码率也随之改善，表明该方案具有可扩展性。在电路级噪声模型下，研究表明，当洪水式SB-MS用作初步步骤时，SB-LP译码器虽然不能完全取代有序统计译码（OSD）的需求，但能减少对OSD后处理器的调用次数，这直接影响了整体延迟。此外，该方法提供了一种校验子匹配译码器，并改进了双变量自行车码（距离6至18）的逻辑误码率精度，尤其是在低误码率下，相比信念传播+OSD基准有所提升。
Keyword:
Decoding
Codes
Iterative decoding
Qubit
Floors
Error analysis
Noise
Linear programming
Error correction codes
Benchmark testing
Linear programming-based decoding
quantum low-density parity-check (LDPC) codes
quantum error correction
期刊
I
IF:
4.6
论文数:
52
被引数:
0
机构
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