Catastrophic error: tcheck10.ini not found

intel_www 2008-04-22 03:57:20

使用英特尔线程检查器进行源代码重构编译时你有时会看到这样的信息："Catastrophic error: tcheck10.ini not found; Intel® Threading Tools must be installed”。产生这条信息的原因是英特尔线程检查器的环境变量没有设置。

以下这些环境变量需要设置：
 Linux:
运行命令：“source /opt/intel/itt/tcheck/bin/32/tcheckvars.sh”（假定你的线程检查器安装在默认目录）。
然后在同一终端窗口中敲入：“tcheck_cl”

 Windows
以下3种方法中的任何一种都可以用于英特尔线程检查器Windows版(集成于微软Visual Studio)。
1. 打开一个英特尔编译器命令行窗口或微软Visual Studio命令行窗口，进入到C:\Program Files\Intel\VTune\Analyzer\bin目录（假定你使用的是默认安装目录），然后敲入命令：
tcheckvars.bat
devenv /useenv
2. 使用系统路径设置。打开“控制面板>>系统>>高级>>环境变量”，将下列路径加到系统路径设置中：
 C:\Program Files\Intel\VTune\CGGlbCache;
 C:\Program Files\Intel\VTune\Shared\Bin;
 C:\Program Files\Common Files\Intel\Shared Files\IDVC;
 C:\Program Files\Intel\VTune\Analyzer\Bin

然后需要重新启动系统使改动生效。

3. 在微软Visual Studio中打开Tools>>Options>>Projects>>VC++ Directories或者Tools » Options » Intel® C++ Directories（如果安装了英特尔C++编译器）
 弹出Executables:
加入C:\Program Files\Intel\Vtune\Analyzer\bin
 弹出 Libraries:
加入C:\Program Files\Intel\Vtune\Analyzer\lib
 弹出"Include Files":
加入C:\Program Files\Intel\Vtune\Analyzer\Include

说明：单独使用英特尔线程检查器不需要以上工作。

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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

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