【摘 要】
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在5G通信系统中,极化码是控制信道的编码方案,并且在未来的6G中也是热门的候选编码方案。但是,在实际使用过程中的极化码是有限的码长,这就导致了信道的极化不完全,只有一部分信道会被极化为噪声信道或无噪信道,大部分信道只会介于噪声信道和无噪信道之间。所以,连续删除（Successive Cancellation,SC）译码算法的性能没有达到理想情况。目前,SC译码算法延伸出来的改进算法有很多。但是,这
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在5G通信系统中,极化码是控制信道的编码方案,并且在未来的6G中也是热门的候选编码方案。但是,在实际使用过程中的极化码是有限的码长,这就导致了信道的极化不完全,只有一部分信道会被极化为噪声信道或无噪信道,大部分信道只会介于噪声信道和无噪信道之间。所以,连续删除（Successive Cancellation,SC）译码算法的性能没有达到理想情况。目前,SC译码算法延伸出来的改进算法有很多。但是,这些算法都是在原有的串行译码过程中加入其它的操作,这就会导致译码时延的增加。本文主要是通过结合机器学习技术来改进SC翻转（Successive Cancellation Flip,SCF）译码算法和简化的SC列表（Simplified Successive Cancellation List,SSCL）译码算法,从而进一步降低这两种算法的译码时延。为了减少SCF算法的译码时延,本文提出了与强化学习技术结合的极化码SCF译码算法,被称为Q-learning辅助的SCF（Q-learning Assisted SCF,QLSCF）译码算法。QLSCF译码算法使用强化学习技术来选择SCF译码过程中的候选翻转比特。在设计这个译码算法的过程中,本文提出了一种用于SCF译码算法的强化学习模型,将传统的SCF译码算法映射为马尔可夫决策过程,从而允许智能体通过学习来获得最优决策。仿真结果表明,与基于关键集的SCF译码算法相比,QLSCF译码算法在不损失性能的前提下减少了5%的译码时延。为了解决SSCL译码算法对于非特殊节点没有简化计算的问题,本文提出了基于深度神经网络的SSCL（Deep Neural Networks SSCL,D-NSSCL）译码算法。该算法是用基于深度神经网络的译码模块对特殊节点以外的节点进行译码。所提出的D-NSSCL译码算法除了保留原有的Rate 0节点、Rate 1节点和Rep节点的低译码时延特性外,还利用深度神经网络对非特殊节点进行译码来简化节点的计算,最后达到降低整体译码时延的目的。仿真结果表明,在1024码长下,相比于SSCL译码算法,所提出的D-NSSCL译码算法降低了约20%的译码时延。
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