Probabilistic Analysis of LLL-based Decoder of Interleaved Chinese Remainder Codes - LIRMM - Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Probabilistic Analysis of LLL-based Decoder of Interleaved Chinese Remainder Codes

Matteo Abbondati
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1238085
Antoine Afflatet
  • Fonction : Auteur
Eleonora Guerrini
Romain Lebreton

Résumé

To date, Li et al. have presented the only decoder for Interleaved Chinese Remainder (ICR) codes [1]. The core of their ICR decoder is to find a short vector in a lattice using the LLL algorithm [2]. However, their analysis of the decoding failure is partially heuristic. In this work, we present a new analysis of their LLL-based decoder that gives a proved upper bound on its decoding failure probability.
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ICR-ITW2023.pdf (285.54 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : ETALAB - Licence Ouverte

Dates et versions

lirmm-04030079 , version 1 (15-03-2023)
lirmm-04030079 , version 2 (16-03-2023)

Licence

Licence Ouverte - etalab

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-04030079 , version 2

Citer

Matteo Abbondati, Antoine Afflatet, Eleonora Guerrini, Romain Lebreton. Probabilistic Analysis of LLL-based Decoder of Interleaved Chinese Remainder Codes. ITW 2023 - IEEE Information Theory Workshop, Apr 2023, Saint Malo, France. ⟨lirmm-04030079v2⟩
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