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Error Correction Coding - Mathematical Methods and Algorithms (Source Files Contained).pdf Error Correction Coding Mathematical Methods and Algorithms Todd K. Moon Utah State University @ E ! C I E N C E A JOHN WILEY & SONS, INC., PUBLICATION Preface vii List of Program Files xxxi List of Laboratory Exercises XXXii List of Algorithms d V List of Figures XI List of Tables xlii List of Boxes Xliii Part I Introduction and Foundations 1 A Context for Error Correction Coding 2 1.1 F’urpose of This Book . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Introduction: Where Are Codes? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 The Communications System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4 Basic Digital Communications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4.1 Binary Phase-Shift Keying . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.2 More General Digital Modulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5 Signal Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.5.1 The Gaussian Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1 S.2 MAP and ML Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.5.3 Special Case: Binary Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.5.4 Probability of Error for Binary Detection . . . . . . . . . . . . . . 19 1 S.5 Bounds on Performance: The Union Bound . . . . . . . . . . . . . 22 1.5.6 The Binary Symmetric Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1 S.7 The BSC and the Gaussian Channel Model . . . . . . . . . . . . . 25 1.6 Memoryless Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 1.7 Simulation and Energy Considerations for Coded Signals . . . . . . . . . . 26 1.8 Some Important Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 1.8.1 Detection of Repetition Codes Over a BSC . . . . . . . . . . . . . 28 Soft-Decision Decoding of Repetition Codes Over the AWGN 1.8.3 Simulation of Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 1.8.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 1.9 HammingCodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 1.9.1 Hard-Input Decoding Hamming Codes . . . . . . . . . . . . . . . 35 1.9.2 Other Representations of the Hamming Code . . . . . . . . . . . . 36 An Algebraic Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 A Polynomial Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 1 A Trellis Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 The Tanner Graph Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 1.10 The Basic Questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 1.12 A Bit of Information Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 1.12.1 Definitions for Discrete Random Variables . . . . . . . . . . . . . . 40 Entropy and Conditional Entropy . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Relative Entropy. Mutual Information. and Channel Capacity . . . . 41 1.12.2 Definitions for Continuous Random Variables . . . . . . . . . . . . 43 1.12.3 The Channel Coding Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 1.12.4 “Proof“ of the Channel Coding Theorem . . . . . . . . . . . . . . . 45 1.12.5 Capacity for the Continuous-Time AWGN Channel . . . . . . . . . 49 1.12.6 Transmission at Capacity with Errors . . . . . . . . . . . . . . . . 51 1.12.7 The Implication of the Channel Coding Theorem . . . . . . . . . . 52 1.11 Historical Milestones of Coding Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Lab 1 Simulating a Communications Channel . . . . . . . . . . . . . . . 53 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 Use of Coding in Conjunction with the BSC . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 Resources and Implementation Suggestions . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 1.13 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 1.14 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 Part I1 Block Codes 61 2 Groups and Vector Spaces 62 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 2.2 Groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 2.2.1 Subgroups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 2.2.2 Cyclic Groups and the Order of an Element . . . . . . . . . . . . . 66 2.2.3 Cosets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 2.2.4 Lagrange’s Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 2.2.5 Induced Operations; Isomorphism . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 2.2.6 Homomorphism . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 2.3 Fields: A Prelude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 2.4 Review of Linear Algebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 2.5 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 2.6 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 3 Linear Block Codes 83 3.1 Basic Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3.2 The Generator Matrix Description of Linear Block Codes . . . . . . . . . . 84 3.2.1 Rudimentary Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 3.3 The Parity Check Matrix and Dual Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 3.3.1 Some Simple Bounds on Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . 88 3.4 Error Detection and Correction over Hard-Input Channels . . . . . . . . . . 90 3.4.1 Error Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.4.2 Error Correction: The Standard Array . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.6 Hamming Codes and Their Duals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 3.7 Performance of Linear Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.7.1 Error detection performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 3.7.2 Error Correction Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 3.7.3 Performance for Soft-Decision Decoding . . . . . . . . . . . . . . 103 3.8 Erasure Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.8.1 Binary Erasure Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 3.9 Modifications to Linear Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 3.10 Best Known Linear Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.11 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.12 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 113 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 4.2 Basic Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 4.3 Rings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.3.1 Rings of Polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.4 QuotientRings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.5 IdealsinRings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 4.6 Algebraic Description of Cyclic Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 4.7 Nonsystematic Encoding and Parity Check . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 4.8 Systematic Encoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 4.9 Some Hardware Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 4.9.1 Computational Building Blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 4.9.2 Sequences and Power series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 4.9.3 Polynomial Multiplication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 Last-Element-First Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 First-Element-First Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 4.9.4 Polynomial division . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 Last-Element-First Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 4.9.5 Simultaneous Polynomial Division and Multiplication . . . . . . . 132 First-Element-First Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 4.10 Cyclic Encoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 4.1 1 Syndrome Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 4.12 Shortened Cyclic Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Method 1: Simulating the Extra Clock Shifts . . . . . . . . . . . . 144 Method 2: Changing the Error Pattern Detection Circuit . . . . . . 147 4.13 Binary CRC Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 4.13.1 Byte-Oriented Encoding and Decoding Algorithms . . . . . . . . . 150 4.13.2 CRC Protecting Data Files or Data Packets . . . . . . . . . . . . . 153 Appendix 4.A Linear Feedback Shift Registers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 Appendix 4.A. 1 Basic Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 Appendix 4.A.2 Connection With Polynomial Division Appendix 4.A.3 Some Algebraic Properties of Shift Sequences . . . . . . . 3.5 Weight Distributions of Codes and Their Duals . . . . . . . . . . . . . . . 95 4 Cyclic Codes, Rings, and Polynomials 143 . . . . . . . . . . . 157 160 Lab 2 Polynomial Division and Linear Feedback Shift Registers . . . 161 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 Preliminary Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 Programming Part: BinLFSR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 Resources and Implementation Suggestions . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 Programming Part: BinPolyDiv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 Follow-On Ideas and Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 Lab 3 CRC Encoding and Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Preliminary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Resources and Implementation Suggestions . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 4.14 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 4.15 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 5 Rudiments of Number Theory and Algebra 171 5.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 5.2 Number Theoretic Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 5.2.1 Divisibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 5.2.3 The Sugiyama Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 5.2.4 Congruence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 5.2.5 The q!~ Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 5.2.6 Some Cryptographic Payoff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 Fermat's Little Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 RSA Encryption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 5.3 The Chinese Remainder Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 5.3.1 The CRT and Interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 The Evaluation Homomorphism . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 The Interpolation Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 5.4 Fields . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 5.4.1 An Examination of IR and C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 5.4.2 Galois Field Construction: An Example . . . . . . . . . . . . . . . 196 5.4.3 Connection with Linear Feedback Shift Registers . . . . . . . . . . 199 5.5 Galois Fields: Mathematical Facts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 5.6 Implementing Galois Field Arithmetic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 5.6.1 Zech Logarithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 5.6.2 Hardware Implementations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 5.7 Subfields of Galois Fields . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 5.8 Irreducible and Primitive polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 5.9 Conjugate Elements and Minimal Polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . 209 5.9.1 Minimal Polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 5.10 Factoring x" - 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 5.1 1 Cyclotomic Cosets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 Programming the Euclidean Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . 223 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 Preliminary Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 Preliminary Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 5.12 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 5.13 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 Lab 5 Programming Galois Field Arithmetic . . . . . . . . . . . . . . . . 224 6 BCH and Reed-Solomon Codes: Designer Cyclic Codes 235 6.1 BCHCodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 6.1.1 Designing BCH Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 6.1.2 TheBCHBound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 6.1.3 Weight Distributions for Some Binary BCH Codes . . . . . . . . . 239 6.1.4 Asymptotic Results for BCH Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 6.2 Reed-Solomon Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 6.2.1 Reed-Solomon Construction 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 6.2.2 Reed-Solomon Construction 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 6.2.3 Encoding Reed-Solomon Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244 6.2.4 MDS Codes and Weight Distributions for RS Codes . . . . . . . . . 245 Decoding BCH and RS Codes: The General Outline . . . . . . . . . . . . . 247 6.3.1 Computation of the Syndrome . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 6.3.2 The Error Locator Polynomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 6.3.3 ChienSearch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 6.4 Finding the Error Locator Polynomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 6.4.2 Berlekamp-Massey Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 Simplifications for Binary Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 6.5 Non-Binary BCH and RS Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 6.5.1 Forney’s Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 6.6 Euclidean Algorithm for the Error Locator Polynomial . . . . . . . . . . . 266 Erasure Decoding for Nonbinary BCH or RS codes . . . . . . . . . . . . . 267 6.8 Galois Field Fourier Transform Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 6.8.1 Equivalence of the Two Reed-Solomon Code Constructions . . . . 274 6.8.2 Frequency-Domain Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275 6.9 Variations and Extensions of Reed-Solomon Codes . . . . . . . . . . . . . 276 6.9.1 Simple Modifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 6.9.3 GoppaCodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 Decoding Alternant Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280 The McEliece Public Key Cryptosystem . . . . . . . . . . . . . . . 280 Lab 6 Programming the Berlekamp-Massey Algorithm . . . . . . . . . 281 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 Preliminary Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 Resources and Implementation Suggestions Lab 7 programming the BCH Decoder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 Preliminary Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 Resources and Implementation Suggestions . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 Follow-On Ideas and Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284 Lab 8 Reed-Solomon Encoding and Decoding . . . . . . . . . . . . . . 284 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284 Appendix 6.A Proof of Newton’s Identities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285 6.10 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 6.1 1 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291 293 7.1 Introduction: Workload for Reed-Solomon Decoding . . . . . . . . . . . . 293 7.2 Derivations of Welch-Berlekamp Key Equation . . . . . . . . . . . . . . . 293 7.3 Finding the Error Values . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 7.4 Methods of Solving the WB Key Equation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 7.4.1 Background: Modules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 7.4.2 The Welch-Berlekamp Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303 7.4.3 Modular Solution of the WB Key Equation . . . . . . . . . . . . . 310 7.6.1 Bounded Distance, ML, and List Decoding . . . . . . . . . . . . . 322 Error Correction by Interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 7.6.3 Polynomials in ?Lvo Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324 Degree and Monomial Order . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325 Zeros and Multiple Zeros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328 7.6.4 The GS Decoder: The Main Theorems . . . . . . . . . . . . . . . . 330 The Interpolation Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 The Factorization Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 The Correction Distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 The Number of Polynomials in the Decoding List . . . . . . . . . . 335 Algorithms for Computing the Interpolation Step . . . . . . . . . . 337 Finding Linearly Dependent Columns: The Feng-Tzeng Algorithm 338 Finding the Intersection of Kernels: The Katter Algorithm . . . . . 342 7.6.6 A Special Case: m = 1 and L = 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 348 7.6.7 The Roth-Ruckenstein Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 What to Do with Lists of Factors? . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354 7.6.8 Soft-Decision Decoding of Reed-Solomon Codes . . . . . . . . . . 358 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 A Factorization Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360 Mapping from Reliability to Multiplicity . . . . . . . . . . . . . . 361 The Geometry of the Decoding Regions . . . . . . . . . . . . . . . 363 Computing the Reliability Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 7.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 7.8 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368 8 Other Important Block Codes 369 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369 8.2 Hadamard Matrices. Codes. and Transforms . . . . . . . . . . . . . . . . . 369 8.2.1 Introduction to Hadamard Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . 369 8.2.2 The Paley Construction of Hadamard Matrices . . . . . . . . . . . 371 8.2.3 Hadamard Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374 8.3 Reed-Muller Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 8.3.1 Boolean Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 8.3.2 Definition of the Reed-Muller Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . 376 8.3.3 Encoding and Decoding Algorithms for First-Order RM Codes . . . 379 Encoding RM (1. m) Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379 Decoding RM(1, m) Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379 Expediting Decoding Using the Fast Hadamard Transform . . . . . 382 The Reed Decoding Algorithm for RM(r. m) Codes, I 2 1 . . . . . 384 Details for an RM(2. 4) Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384 8.3.5 Other Constructions of Reed-Muller Codes . . . . . . . . . . . . . 391 Building Long Codes from Short Codes: The Squaring Construction . . . . 392 8.3.4 A Geometric Viewpoint . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387 8.4 8.5 Quadratic Residue Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396 8.6 Golaycodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 398 8.6.1 Decoding the Golay Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 400 Algebraic Decoding of the $23 Golay Code . . . . . . . . . . . . . 400 Arithmetic Decoding of the 524 Code . . . . . . . . . . . . . . . . 401 8.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403 8.8 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404 9 Bounds on Codes 406 9.1 The Gilbert-Varshamov Bound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 409 9.2 The Plotkin Bound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 410 9.3 The Griesmer Bound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 411 9.4 The Linear Programming and Related Bounds . . . . . . . . . . . . . . . . 413 9.4.1 Krawtchouk Polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 415 9.4.2 Character . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 415 9.4.3 Krawtchouk Polynomials and Characters . . . . . . . . . . . . . . 416 9.5 The McEliece-Rodemich-Rumsey-WelcBh ound . . . . . . . . . . . . . . . 418 9.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 9.7 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424 10 Bursty Channels. Interleavers. and Concatenation 425 10.1 Introduction to Bursty Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 10.2 Interleavers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 10.3 An Application of Interleaved RS Codes: Compact Discs . . . . . . . . . . 427 10.4 Productcodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 430 10.5 Reed-Solomon Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 431 10.6 Concatenated Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 10.7 Fire Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433 10.7.1 Fire Code Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433 10.7.2 Decoding Fire Codes: Error Trapping Decoding . . . . . . . . . . . 435 10.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 437 10.9 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 438 11 Soft-Decision Decoding Algorithms 439 1 1.2 Generalized Minimum Distance Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . 441 11.1 Introduction and General Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 439 1 1.2.1 Distance Measures and Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . 442 1 1.3 The Chase Decoding Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445 11.4 Halting the Search: An Optimality Condition . . . . . . . . . . . . . . . . 445 1 1.5 Ordered Statistic Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 447 1 1.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449 1 1.7 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 450 Part I11 Codes on Graphs 12 Convolutional Codes 452 12.1 Introduction and Basic Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452 12.1.1 TheState . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 456 12.2 Definition of Codes and Equivalent Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458 12.2.1 Catastrophic Encoders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 461 12.2.2 Polynomial and Rational Encoders . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464 12.2.3 Constraint Length and Minimal Encoders . . . . . . . . . . . . . . 465 12.2.4 Systematic Encoders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468 12.3 Decoding Convolutional Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 469 12.3.1 Introduction and Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 469 12.3.2 The Viterbi Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 471 12.3.3 Some Implementation Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481 The Basic Operation: Add-Compare-Select . . . . . . . . . . . . . 481 Decoding Streams of Data: Windows on the Trellis . . . . . . . . . 481 Output Decisions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 482 Hard and Soft Decoding; Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . 484 Synchronization Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 12.4 Some Performance Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 487 12.5 Error Analysis for Convolutional Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491 12.5.1 Enumerating Paths Through the Trellis . . . . . . . . . . . . . . . . 493 Enumerating on More Complicated Graphs: Mason’s Rule . . . . . 496 12.5.2 Characterizing the Node Error Probability P, and the Bit Error Rate Pb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 12.5.3 A Bound on Pd for Discrete Channels . . . . . . . . . . . . . . . . 501 Performance Bound on the BSC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503 12.5.4 A Bound on Pd for BPSK Signaling Over the AWGN Channel . . . 503 12.5.5 Asymptotic Coding Gain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504 12.6 Tables of Good Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 505 12.7 Puncturing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 507 Puncturing to Achieve Variable Rate . . . . . . . . . . . . . . . . . 509 12.8 SuboptimalDecodingAlgorithmsforConvolutionalCodes . . . . . . . . . 510 12.8.1 Tree Representations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 12.8.2 The Fano Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 12.8.3 The Stack Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 515 12.8.4 The Fano Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517 12.8.5 Other Issues for Sequential Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . 520 12.9 Convolutional Codes as Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 522 12.10 Trellis Representations of Block and Cyclic Codes . . . . . . . . . . . . . . 523 12.10.1 Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 523 12.10.2 Cyclic Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524 12.10.3 Trellis Decoding of Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 525 Programming Convolutional Encoders . . . . . . . . . . . . . . . 526 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 526 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 526 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 526 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 528 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 528 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 528 12.1 1 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 529 12.12 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 533 13 'Ikellis Coded Modulation 535 13.1 Adding Redundancy by Adding Signals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 535 13.2 Background on Signal Constellations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 535 13.3 TCM Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 537 The General Ungerboeck Coding Framework . . . . . . . . . . . . 544 13.3.2 The Set Partitioning Idea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 545 13.4 Some Error Analysis for TCM Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 546 13.4.1 General Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 546 A Description of the Error Events . . . . . . . . . . . . . . . . . . 548 13.4.3 Known Good TCM Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 552 13.5 Decodmg TCM Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554 13.6 Rotational Invariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 556 Differential Encoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 558 Constellation Labels and Partitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 559 13.7 Multidimensional TCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 561 13.7.1 Some Advantages of Multidimensional TCM . . . . . . . . . . . . 562 13.7.2 Lattices and Sublattices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563 Basic Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563 Common Lattices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 565 Sublattices and Cosets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 566 The Lattice Code Idea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 567 Sources of Coding Gain in Lattice Codes . . . . . . . . . . . . . . 567 Some Good Lattice Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 571 13.8 The V.34 Modem Standard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 571 Lab 11 Trellis-Coded Modulation Encoding and Decoding . . . . . . . . 578 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578 13.9 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578 13.10 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 580 Part IV Iteratively Decoded Codes 581 14 lbrbo Codes 582 14.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 582 14.2 Encoding Parallel Concatenated Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 584 14.3 Turbo Decoding Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 586 14.3.1 The MAP Decoding Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 588 14.3.2 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 588 14.3.3 Posterior Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 590 14.3.4 Computing at and pt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 592 14.3.6 Normalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 594 14.3.7 Summary of the BCJR Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 596 14.3.8 A MatrixNector Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 597 14.3.9 Comparison of the Viterbi and BCJR Algorithms . . . . . . . . . . 598 14.3.10 The BCJR Algorithm for Systematic Codes . . . . . . . . . . . . . 598 14.3.11 Turbo Decoding Using the BCJR Algorithm . . . . . . . . . . . . . 600 The Terminal State of the Encoders . . . . . . . . . . . . . . . . . 602 14.3.12 Likelihood Ratio Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 602 Log Prior Ratio Ap. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603 Log Posterior A,. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605 14.3.13 Statement of the Turbo Decoding Algorithm . . . . . . . . . . . . . 605 14.3.14 Turbo Decoding Stopping Criteria . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605 The Cross Entropy Stopping Criterion . . . . . . . . . . . . . . . . 606 The Sign Change Ratio (SCR) Criterion . . . . . . . . . . . . . . . 607 The Hard Decision Aided (HDA) Criterion . . . . . . . . . . . . . 608 14.3.15 Modifications of the MAP Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . 608 The Max-Log-MAP Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 608 14.3.16 Corrections to the Max-Log-MAP Algorithm . . . . . . . . . . . . 609 14.3.17 The Soft Output Viterbi Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 610 14.4 On the Error Floor and Weight Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . 612 14.4.1 The Error Floor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 612 14.4.2 Spectral Thinning and Random Interleavers . . . . . . . . . . . . . 614 14.4.3 On Interleavers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 618 14.5 EXIT Chart Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 619 14.5.1 TheEXITChart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 622 Block Turbo Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 623 14.7 Turbo Equalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 626 14.7.1 Introduction to Turbo Equalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 626 14.7.2 The Framework for Turbo Equalization . . . . . . . . . . . . . . . 627 Lab 12 Turbo Code Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 629 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 629 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 629 Programming Part . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 629 14.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 629 14.9 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 632 15 Low-Density Parity-Check Codes 634 15.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 634 15.2 LDPC Codes: Construction and Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635 15.3 Tanner Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 638 15.4 Transmission Through a Gaussian Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 638 15.5 Decoding LDPC Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 640 15.5.1 The Vertical Step: Updating qmn(x) . . . . . . . . . . . . . . . . . 641 15.5.2 Horizontal Step: Updating rmn (x) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 644 15.5.3 Terminating andInitializing the Decoding Algorithm . . . . . . . . 647 15.5.4 Summary of the Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 648 15.5.5 Message Passing Viewpoint . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 649 15.5.6 Likelihood Ratio Decoder Formulation . . . . . . . . . . . . . . . 649 15.6 Why Low-Density Parity-Check Codes? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 653 15.7 The Iterative Decoder on General Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . 654 15.8 Density Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655 15.9 EXIT Charts for LDPC Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 659 15.10 Irregular LDPC Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 660 15.10.1 Degree Distribution Pairs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 662 15.10.2 Some Good Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 664 15.10.3 Density Evolution for Irregular Codes . . . . . . . . . . . . . . . . 664 15.10.4 Computation and Optimization of Density Evolution . . . . . . . . 667 15.10.5 Using Irregular Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 668 15.1 1 More on LDPC Code Construction 668 15.1 1.1 A Construction Based on Finite Geometries . . . . . . . . . . . . . 668 15.1 1.2 Constructions Based on Other Combinatoric Objects . . . . . . . . 669 15.12 Encoding LDPC Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 669 15.13 A Variation: Low-Density Generator Matrix Codes . . . . . . . . . . . . . 671 15.14 Serial Concatenated Codes; Repeat-Accumulate Codes . . . . . . . . . . . 671 15.14.1 Irregular RA Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 673 Lab 13 Programming an LDPC Decoder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 674 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 674 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 674 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 675 Numerical Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 675 15.15 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 676 15.16 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 679 16.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 680 16.2 Operations in Semirings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 681 16.3 Functions on Local Domains . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 681 16.4 Factor Graphs and Marginalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 686 Marginalizing on a Single Variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . 687 16.4.2 Marginalizing on All Individual Variables . . . . . . . . . . . . . . 691 16.5 Applications to Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 694 16.5.1 Blockcodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 694 16.5.2 ModificationstoMessagePassingfor Binary Variables . . . . . . . 695 16.5.3 Trellis Processing and the FonvardBackward Algorithm . . . . . . 696 16.5.4 Turbo Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 699 Summary of Decoding Algorithms on Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . 699 16.7 Transformations of Factor Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 700 16.7.1 Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 700 16.7.2 Stretching Variable Nodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 701 16.7.3 Exact Computation of Graphs with Cycles . . . . . . . . . . . . . . 702 16.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 706 16.9 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 708 16 Decoding Algorithms on Graphs 680 16.4.1 16.6 Part V Space-Time Coding 709 17 Fading Channels and Space-Time Codes 710 17.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 710 17.2 Fading Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 710 17.2.1 Rayleigh Fading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 712 . . . . . . . . 714 17.3.1 The Narrowband MIMO Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 716 17.3.2 Diversity Performance with Maximal-Ratio Combining . . . . . . . 717 17.4 Space-Time Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 719 17.4.1 The Alamouti Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 719 17.4.2 A More General Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 721 17.4.3 Performance Calculation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 721 Real Orthogonal Designs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 723 EncodingandDecodingBasedonOrthogonalDesigns . . . . . . . 724 Generalized Real Orthogonal Designs . . . . . . . . . . . . . . . . 726 17.4.4 Complex Orthogonal Designs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 727 Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 728 Space-Time Trellis Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 728 17.5.1 Concatenation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 729 17.6 How Many Antennas? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 732 17.7 Estimating Channel Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 733 17.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 733 17.9 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 734 A Log Likelihood Algebra 735 A.l Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 737 References Index 739 750