Zimmermann-RSC:新方法求解BCH和QDC码最小距离
需积分: 9 197 浏览量
更新于2024-08-12
收藏 518KB PDF 举报
"寻找BCH和二次双循环码最小距离的新方法-研究论文"
这篇研究论文探讨了BCH(Bose,Chaudhuri,Hocquenghem)和QDC(二次双循环)代码的最小距离计算问题。这两种线性编码在通信、数据存储和错误校正等领域有广泛应用。对于较长的码长,BCH和QDC代码的最小距离的确切值尚未确定,这直接影响到它们的纠错能力评估。
计算线性码的最小距离是一个NP-hard问题,即寻找权重最低的码字。过去的研究中,人们尝试了多种策略,如遗传算法、模拟退火、多脉冲方法(MIM)、Chen算法、Canteaut-Chabaud算法以及Zimmermann算法等来解决这个问题。作者在之前的工作中提出了MIM-RSC(Multiple Impulse Method with Random Sub-Codes)方法,通过在小规模的随机子码上应用MIM来寻找最小权重码字,但如何选择最有利的子码仍然是个挑战。
本文提出了一种新的方法,称为Zimmermann-RSC,它通过在随机子码上应用Zimmermann算法来捕捉最低权重码字。这种方法在已知最小权重的BCH和QDC代码上进行了验证,并被用来确定更多此类代码的大长度版本的最小距离。通过对比实验,Zimmermann-RSC在结果准确性和运行时间上都显示出了优越性,尤其是在处理大量BCH和QDC代码时。
Zimmermann算法是一种用于线性码的高效算法,特别适用于寻找循环码的最小距离。结合MIM-RSC方法,它能更有效地在随机子码空间中进行局部搜索,从而提高找到真正最小权重码字的可能性。这种方法的核心在于如何有效地选取和组合子码,以最大化找到最低权重码字的概率。
这项研究为BCH和QDC代码的最小距离计算提供了新的视角和工具,对于理解和优化这类编码的性能有着重要的理论和实践意义。未来的研究可能进一步探索如何优化子码的选择策略,以提升算法的效率和准确性。
2014-10-07 上传
2023-12-25 上传
2023-07-13 上传
2023-06-01 上传
2023-05-22 上传
2023-05-09 上传
2023-06-01 上传
2023-06-07 上传
2023-04-06 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_38500607
- 粉丝: 4
- 资源: 964
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命