概率译码英文解释翻译、概率译码的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 probabilistic decoding; probability decoding; probatilistic decoding

分词翻译：

概率的英语翻译：

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

译码的英语翻译：

coding; decipher; decode
【计】 decode; decrypt; decyphering; transcode
【经】 encode; interpretation

专业解析

概率译码（Probabilistic Decoding）详解（汉英词典视角）

定义（Definition）

概率译码（Probabilistic Decoding）是一种在数字通信与信息论中广泛应用的译码方法。其核心思想是利用接收信号的统计特性（如信道噪声的概率分布）和编码结构的先验知识，通过概率计算（如贝叶斯定理）来估计最可能被发送的原始信息序列。它区别于传统的硬判决译码（Hard Decision Decoding），后者仅依赖接收信号的离散化电平进行判断。概率译码通过软信息处理，能更充分地利用信道输出信息，显著提升译码性能，尤其在低信噪比环境下。

核心原理（Core Principle）

软信息处理（Soft Information Processing）：概率译码的关键输入是“软信息”（Soft Information），通常表示为接收信号的条件概率或对数似然比（LLR, Log-Likelihood Ratio）。例如，对于二进制信道，LLR量化了接收信号对应比特为0或为1的相对可能性。
概率计算框架（Probabilistic Framework）：译码过程基于概率模型进行。常用方法包括：
- 最大后验概率译码（MAP Decoding）：寻找使后验概率 $P(mathbf{u}|mathbf{y})$ 最大的信息序列 $mathbf{u}$，其中 $mathbf{y}$ 是接收序列。计算常使用BCJR算法（应用于卷积码）或和积算法（应用于LDPC码、Turbo码）。
- 最大似然译码（ML Decoding）：在无先验信息假设下，寻找使似然函数 $P(mathbf{y}|mathbf{u})$ 最大的 $mathbf{u}$。维特比算法（Viterbi Algorithm）是卷积码ML译码的经典实现。
迭代译码（Iterative Decoding）：现代概率译码（如Turbo码、LDPC码的译码）常采用迭代方式。不同译码器（或组件）交换软信息（外信息），通过多次迭代逐步提高译码可靠性，逼近香农极限。

应用与优势（Applications and Advantages）

信道编码（Channel Coding）：概率译码是现代高性能信道编码方案（如Turbo码、LDPC码、Polar码）的核心译码技术，是5G等无线通信标准的基础。
性能提升（Performance Gain）：相较于硬判决译码，概率译码（尤其是软判决迭代译码）能带来显著的编码增益（通常数dB），大幅降低达到相同误码率所需的信噪比。
适应性（Adaptability）：能有效应对信道的不确定性和噪声的统计特性变化。

学术参考（Academic References）

Gallager, R. G. (1963). Low-Density Parity-Check Codes. MIT Press. (LDPC码概率译码的奠基性著作)
Bahl, L. R., Cocke, J., Jelinek, F., & Raviv, J. (1974). Optimal decoding of linear codes for minimizing symbol error rate. IEEE Transactions on Information Theory, 20(2), 284-287. (BCJR算法，MAP译码)
Berrou, C., Glavieux, A., & Thitimajshima, P. (1993). Near Shannon limit error-correcting coding and decoding: Turbo-codes. Proceedings of ICC '93. (Turbo码及迭代概率译码)
Viterbi, A. J. (1967). Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm. IEEE Transactions on Information Theory, 13(2), 260-269. (维特比算法，ML译码)
Richardson, T., & Urbanke, R. (2008). Modern Coding Theory. Cambridge University Press. (现代编码理论，涵盖LDPC/Polar码的概率译码分析)

网络扩展解释

概率译码是一种在通信系统中用于对抗信道噪声的关键技术，其核心思想是利用概率模型和统计推断方法，在接收端估算出发送端最可能传输的原始信息序列。以下是其核心要点：

基本原理
通过建立信道传输的数学模型（如二进制对称信道、高斯白噪声信道等），计算接收信号条件下所有可能码字的后验概率。译码器选择具有最大后验概率的码字作为译码结果，即最大后验概率（MAP）准则。
典型算法
- 维特比算法：针对卷积码的动态规划算法，通过网格图搜索最小路径度量（相当于最大化路径概率）
- BCJR算法：基于马尔可夫链的逐符号概率译码，可输出软信息
- 置信传播算法：用于LDPC码的迭代译码，通过节点间的概率信息传递逼近最优解
关键技术特征
- 软判决译码：利用信道输出的模拟量（如电压值）而非硬判决的0/1，可提升3dB左右编码增益
- 迭代译码：如Turbo码通过两个译码器交换外信息进行多次迭代，逼近香农极限
- 概率传播：通过因子图模型实现复杂编码结构的概率计算分解
数学表达
对于接收序列$mathbf{y}$，最优译码可表示为： $$ hat{mathbf{x}} = argmax{mathbf{x}} P(mathbf{x}|mathbf{y}) = argmax{mathbf{x}} P(mathbf{y}|mathbf{x})P(mathbf{x}) $$ 其中$P(mathbf{x})$为码字的先验概率，$P(mathbf{y}|mathbf{x})$为信道转移概率。

该技术使现代通信系统（如5G、卫星通信）在极低信噪比条件下仍能可靠工作，典型应用包括：

移动通信中的Turbo码/LDPC码
深空通信中的级联码
存储系统中的迭代检测译码
量子纠错编码解码