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基于MapReduce框架的BCH码并行译码研究
引用本文:陆忠敏,孙建,张家精.基于MapReduce框架的BCH码并行译码研究[J].安徽建筑工业学院学报,2014(3):91-94.
作者姓名:陆忠敏  孙建  张家精
作者单位:安徽城市管理职业学院基础部;安徽省电力科学研究院;安徽建筑大学数理学院;
摘    要:传统BCH码串行迭代译码算法计算量大、译码速度慢,无法满足大数据环境下快速译码的要求。本文提出一种基于MapReduce分布式框架的并行译码算法,通过译码的分布式和并行化减少译码时间,通过查找表译码减少译码时的计算量,从而获得较好的译码性能。

关 键 词:BCH码  并行译码  MapReduce  译码查找表

Research on Parallel Decoding of BCH Codes based on MapReduce Framework
Affiliation:LU Zhong-min, SUN Jian, ZHANG Jia-jing (1. Dept of Foundation, Anhui Vocational College of Urban Management, Hefei 230011;2. Anhui Electric Power Research Institute, Hefei 230609; 3. School of Mathematics and Physics, Anhui Jianzhu University, Hefei ,230601,China)
Abstract:Due to decoding speed of traditional BCH code serial iterative decoding algorithm is very slow,cannot meet the requirements of big data decoding of BCH.A parallel decoding algorithm based on MapReduce distributed framework is presented,this algorithm can reduce the decoding time on the distributed-parallel decoding and reduce computation by the lookup table,thus obtaining agood decoding performance.
Keywords:BCH code  Parallel decoding  MapReduce  Decode Lookup Table
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