优化Chase译码算法：1-defeasible集合的构造与纠错半径提升

本文主要探讨了"最小l-defeasible集合的构造"这一主题，针对的是Chase型译码算法的优化问题。Chase型译码是一种常用的纠错编码解码方法，其纠错能力受到核心参数如半径(l-defeasible集合)的影响。l-defeasible集合是指能够作为搜索中心的一组向量，这些向量具有特殊性质，即它们可以作为纠错过程中排除错误的有效参考点。 文章的目的是为了提高Chase型译码算法的纠错半径，即其在接收并纠正错误数据时的最大有效范围。作者基于l-defeasible集合的定义及其判定条件，提出了一种构造方法。具体来说，他们寻找能够覆盖所有长度为2l+2的向量的最小半径为l的球心向量，这样得到的集合就构成了l-defeasible集合，也就是Chase型译码算法在解码过程中的搜索焦点。 在论文中，作者对1-defeasible集合的性质进行了深入研究，包括其定义、结构以及如何通过数学方法确定其存在。他们强调了这些集合的重要性，因为它们直接影响到译码算法的性能，尤其是在处理高密度的二元线性分组编码时，一个高效的l-defeasible集合能显著提升算法的纠错效率和速度。 此外，关键词"1-defeasible集合"、"构造"和"Chase型译码算法"揭示了论文的核心内容，即如何通过构造方法来设计和优化这种译码算法，以求达到最大纠错半径，从而提升其在实际应用中的表现。 这篇2008年的《山东大学学报(理学版)》文章在理论与实践相结合的基础上，提供了对Chase型译码算法进行优化的关键技术，对于从事信号处理、通信工程或计算机科学领域的研究人员具有重要的参考价值。通过理解并应用这种构造方法，相关领域的工程师可以设计出更强大的纠错系统，提高数据传输的可靠性和效率。