概率譯碼英文解釋翻譯、概率譯碼的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 probabilistic decoding; probability decoding; probatilistic decoding

分詞翻譯：

概率的英語翻譯：

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

譯碼的英語翻譯：

coding; decipher; decode
【計】 decode; decrypt; decyphering; transcode
【經】 encode; interpretation

專業解析

概率譯碼（Probabilistic Decoding）詳解（漢英詞典視角）

定義（Definition）

概率譯碼（Probabilistic Decoding）是一種在數字通信與信息論中廣泛應用的譯碼方法。其核心思想是利用接收信號的統計特性（如信道噪聲的概率分布）和編碼結構的先驗知識，通過概率計算（如貝葉斯定理）來估計最可能被發送的原始信息序列。它區别于傳統的硬判決譯碼（Hard Decision Decoding），後者僅依賴接收信號的離散化電平進行判斷。概率譯碼通過軟信息處理，能更充分地利用信道輸出信息，顯著提升譯碼性能，尤其在低信噪比環境下。

核心原理（Core Principle）

軟信息處理（Soft Information Processing）：概率譯碼的關鍵輸入是“軟信息”（Soft Information），通常表示為接收信號的條件概率或對數似然比（LLR, Log-Likelihood Ratio）。例如，對于二進制信道，LLR量化了接收信號對應比特為0或為1的相對可能性。
概率計算框架（Probabilistic Framework）：譯碼過程基于概率模型進行。常用方法包括：
- 最大後驗概率譯碼（MAP Decoding）：尋找使後驗概率 $P(mathbf{u}|mathbf{y})$ 最大的信息序列 $mathbf{u}$，其中 $mathbf{y}$ 是接收序列。計算常使用BCJR算法（應用于卷積碼）或和積算法（應用于LDPC碼、Turbo碼）。
- 最大似然譯碼（ML Decoding）：在無先驗信息假設下，尋找使似然函數 $P(mathbf{y}|mathbf{u})$ 最大的 $mathbf{u}$。維特比算法（Viterbi Algorithm）是卷積碼ML譯碼的經典實現。
疊代譯碼（Iterative Decoding）：現代概率譯碼（如Turbo碼、LDPC碼的譯碼）常采用疊代方式。不同譯碼器（或組件）交換軟信息（外信息），通過多次疊代逐步提高譯碼可靠性，逼近香農極限。

應用與優勢（Applications and Advantages）

信道編碼（Channel Coding）：概率譯碼是現代高性能信道編碼方案（如Turbo碼、LDPC碼、Polar碼）的核心譯碼技術，是5G等無線通信标準的基礎。
性能提升（Performance Gain）：相較于硬判決譯碼，概率譯碼（尤其是軟判決疊代譯碼）能帶來顯著的編碼增益（通常數dB），大幅降低達到相同誤碼率所需的信噪比。
適應性（Adaptability）：能有效應對信道的不确定性和噪聲的統計特性變化。

學術參考（Academic References）

Gallager, R. G. (1963). Low-Density Parity-Check Codes. MIT Press. (LDPC碼概率譯碼的奠基性著作)
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譯碼)
Berrou, C., Glavieux, A., & Thitimajshima, P. (1993). Near Shannon limit error-correcting coding and decoding: Turbo-codes. Proceedings of ICC '93. (Turbo碼及疊代概率譯碼)
Viterbi, A. J. (1967). Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm. IEEE Transactions on Information Theory, 13(2), 260-269. (維特比算法，ML譯碼)
Richardson, T., & Urbanke, R. (2008). Modern Coding Theory. Cambridge University Press. (現代編碼理論，涵蓋LDPC/Polar碼的概率譯碼分析)

網絡擴展解釋

概率譯碼是一種在通信系統中用于對抗信道噪聲的關鍵技術，其核心思想是利用概率模型和統計推斷方法，在接收端估算出發送端最可能傳輸的原始信息序列。以下是其核心要點：

基本原理
通過建立信道傳輸的數學模型（如二進制對稱信道、高斯白噪聲信道等），計算接收信號條件下所有可能碼字的後驗概率。譯碼器選擇具有最大後驗概率的碼字作為譯碼結果，即最大後驗概率（MAP）準則。
典型算法
- 維特比算法：針對卷積碼的動态規劃算法，通過網格圖搜索最小路徑度量（相當于最大化路徑概率）
- BCJR算法：基于馬爾可夫鍊的逐符號概率譯碼，可輸出軟信息
- 置信傳播算法：用于LDPC碼的疊代譯碼，通過節點間的概率信息傳遞逼近最優解
關鍵技術特征
- 軟判決譯碼：利用信道輸出的模拟量（如電壓值）而非硬判決的0/1，可提升3dB左右編碼增益
- 疊代譯碼：如Turbo碼通過兩個譯碼器交換外信息進行多次疊代，逼近香農極限
- 概率傳播：通過因子圖模型實現複雜編碼結構的概率計算分解
數學表達
對于接收序列$mathbf{y}$，最優譯碼可表示為： $$ hat{mathbf{x}} = argmax{mathbf{x}} P(mathbf{x}|mathbf{y}) = argmax{mathbf{x}} P(mathbf{y}|mathbf{x})P(mathbf{x}) $$ 其中$P(mathbf{x})$為碼字的先驗概率，$P(mathbf{y}|mathbf{x})$為信道轉移概率。

該技術使現代通信系統（如5G、衛星通信）在極低信噪比條件下仍能可靠工作，典型應用包括：

移動通信中的Turbo碼/LDPC碼
深空通信中的級聯碼
存儲系統中的疊代檢測譯碼
量子糾錯編碼解碼