【摘 要】
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本文利用分组BCH码构成分组Turbo码(BTC码),提出了一种新型的利用径向基函数(RBF)神经网络模型进行迭代译码的方案.该方案利用了神经网络并行计算的能力和RBF模型强大的
【机 构】
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中山大学电子与通信工程系,广州,510275
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本文利用分组BCH码构成分组Turbo码(BTC码),提出了一种新型的利用径向基函数(RBF)神经网络模型进行迭代译码的方案.该方案利用了神经网络并行计算的能力和RBF模型强大的非线性分类能力,降低了译码运算复杂度,提高了译码处理速度,并获得了更好的误比特率(BitErrorRate,BER)和误字率(WordErrorRate,WER)性能,而且该译码算法易于用硬件实现.
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