Enhancing concatenated convolutional codes via Hamming distance-centric design tools and code-structure optimization

Cette thèse fait progresser la conception et l’analyse des codes convolutifs concaténés en proposant de nouvelles méthodologies pour optimiser leur distance de Hamming minimale (mHD) et leur performance en asympotique. Un cadre d’estimation sans décodeur est d’abord développé pour évaluer la mHD en exploitant les propriétés structurelles des séquences return-to-zero (RTZ), permettant une estimation efficace et précise sans recours au décodage itératif et réduisant fortement la complexité pour diverses tailles de trame. Ensuite, une nouvelle stratégie de conception d’entrelaceur est introduite pour les codes convolutifs concaténés en parallèle (PCCC), visant à supprimer les séquences turbo RTZ (TRTZ), principales sources de mots de code de faible poids. Contrairement aux heuristiques classiques basées sur un étalement temporel ou le cycle de corrélation (girth), la méthode proposée réduit directement la présence de motifs TRTZ de faible poids, améliorant ainsi le spectre de distance et les performances en taux d’erreurs. Par ailleurs, une nouvelle structure de code, dite PCCCs décomposés (DPCCC), est proposée. En partitionnant la trame et en appliquant un entrelacement et un encodage localisés, le DPCCC diminue la multiplicité des séquences périodiques néfastes tout en préservant le parallélisme matériel et la flexibilité en rendement de codage. Des simulations étendues montrent que ces innovations pour l’estimation de mHD, de conception et de structure procurent des gains substantiels en mHD et en réduction du plancher d’erreurs, surpassant les constructions existantes de turbo codes et rivalisant, dans certaines configurations, avec les codes LDPC et polaires de la 5G.