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Concept

Code linéaire

En mathématiques, plus précisément en théorie des codes, un code linéaire est un code correcteur ayant une certaine propriété de linéarité. Plus précisément, un tel code est structuré comme un sous-espace vectoriel d'un espace vectoriel de dimension finie sur un corps fini. L'espace vectoriel fini utilisé est souvent F2n le terme usuel est alors celui de code linéaire binaire. Il est décrit par trois paramètres [n, k, δ] . n décrit la dimension de l'espace qui le contient. Cette grandeur est appelée longueur du code. k représente la dimension du code, correspondant à la taille des mots une fois décodés et δ décrit la distance minimale, au sens de Hamming entre chaque mot du code. Les codes linéaires représentent l'essentiel des codes correcteurs utilisés dans l'industrie. Cette approche couvre en particulier les codes proposant une simple détection, une nouvelle émission est alors demandée. D'autres codes permettent une correction des altérations à l'aide d'une gestion fine de la red

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In computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliabl

Le code de Reed-Solomon est un code correcteur basé sur les corps finis dont le principe est de construire un polynôme formel à partir des symboles à transmettre et de le suréchantillonner. Le résult

In coding theory, block codes are a large and important family of error-correcting codes that encode data in blocks. There is a vast number of examples for block codes, many of which have a wide rang

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New Results On The Pseudoredundancy

Zihui Liu

The concepts of pseudocodeword and pseudoweight play a fundamental role in the finite-length analysis of LDPC codes. The pseudoredundancy of a binary linear code is defined as the minimum number of rows in a parity-check matrix such that the corresponding minimum pseudoweight equals its minimum Hamming distance. By using the value assignment of Chen and Klove we present new results on the pseudocode-word redundancy of binary linear codes. In particular, we give several upper bounds on the pseudoredundancies of certain codes with repeated and added coordinates and of certain shortened subcodes. We also investigate several kinds of k-dimensional binary codes and compute their exact pseudocodeword redundancy.

2019

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Towards an Algebraic Network Information Theory: Distributed Lossy Computation of Linear Functions

Chen Feng, Michael Christoph Gastpar, Sung Hoon Lim, Adriano Pastore

Consider the important special case of the K-user distributed source coding problem where the decoder only wishes to recover one or more linear combinations of the sources. The work of Körner and Marton demonstrated that, in some cases, the optimal rate region is attained by random linear codes, and strictly improves upon the best-known achievable rate region established via random i.i.d. codes. Recent efforts have sought to develop a framework for characterizing the achievable rate region for nested linear codes via joint typicality encoding and decoding. Here, we make further progress along this direction by proposing an achievable rate region for simultaneous joint typicality decoding of nested linear codes. Our approach generalizes the results of Körner and Marton to computing an arbitrary number of linear combinations and to the lossy computation setting.

2019

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Recent work has employed joint typicality encoding and decoding of nested linear code ensembles to generalize the compute-forward strategy to discrete memoryless multiple-access channels (MACs). An appealing feature of these nested linear code ensembles is that the coding strategies and error probability bounds are conceptually similar to classical techniques for random i.i.d. code ensembles. In this paper, we consider the problem of recovering K linearly independent combinations over a K-user MAC, i.e., recovering the messages in their entirety via nested linear codes. While the MAC rate region is well-understood for random i.i.d. code ensembles, new techniques are needed to handle the statistical dependencies between competing codeword K-tuples that occur in nested linear code ensembles.

2017

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EE-543: Advanced wireless receivers

Students extend their knowledge on wireless communication systems to spread-spectrum communication and to multi-antenna systems. They also learn about the basic information theoretic concepts, about channel coding, and bit-interleaved coded modulation.

COM-102: Advanced information, computation, communication II

Text, sound, and images are examples of information sources stored in our computers and/or communicated over the Internet. How do we measure, compress, and protect the informatin they contain?

EE-584: Spacecraft design and system engineering

The main objective of the course is to introduce the concept of space system design and engineering. The course will describe the various subsystems involved in the design of a satellite. It will also describe the techniques of systems engineering that are used to obtain a coherent satellite design.

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In coding theory, block codes are a large and important family of error-correcting codes that encode data in blocks. There is a vast number of examples for block codes, many of which have a wide rang

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