【摘 要】
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作为一种在理论上能够达到香农信道容量的线性分组码,极化码已经被用在了5G通信系统中,同时极化码还是未来6G通信系统的重要候选编码方案。但是极化码在译码过程中依然存在着有待优化的地方。针对极化码译码存在的问题,本文以计算机技术中的智能算法为技术手段,对极化码的译码算法进行了优化。具体工作概况如下:为了降低串行消除翻转（Successive Cancellation Flip,SCF）译码算法的译码复
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作为一种在理论上能够达到香农信道容量的线性分组码,极化码已经被用在了5G通信系统中,同时极化码还是未来6G通信系统的重要候选编码方案。但是极化码在译码过程中依然存在着有待优化的地方。针对极化码译码存在的问题,本文以计算机技术中的智能算法为技术手段,对极化码的译码算法进行了优化。具体工作概况如下:为了降低串行消除翻转（Successive Cancellation Flip,SCF）译码算法的译码复杂度,本文通过利用遗传算法提出了一种新的构建候选翻转位置集合的方法。通过以信息位的索引作为遗传算法的种群个体,并根据SCF译码的原理提出了一种新的计算种群适应度的方法。与其它候选翻转位置集合相比,基于遗传算法构建的翻转集合进一步降低了翻转位置的搜索范围。仿真结果表明,基于此新构建翻转集合的SCF译码算法可以在提供有竞争力的译码性能的同时有效降低SCF译码算法的译码复杂度。与基于关键集的SCF译码算法相比,当码长N=1024,码率R=0.5,信噪比为1.5d B时,基于本文新构建翻转集合的SCF译码的译码时间步长减少了大约7.27%。为了解决串行消除列表（Successive Cancellation List,SCL）算法译码复杂度高的问题,本文提出了一种神经网络辅助的自适应SCL（Neural Network-aided Adaptive SCL,NAD-SCL）译码算法。NAD-SCL译码算法通过利用神经网络对信道接收信息进行处理,然后通过神经网络来动态决定此次SCL译码所用的L,成功解决了传统SCL译码不能根据信道状况来智能选择译码L的问题。仿真结果表明,本文提出的NAD-SCL算法拥有和CRC辅助的SCL算法相同的译码性能,但是具有更低的译码复杂度。与自适应SCL译码算法相比,在N=256,R=0.5,84)9))=1,8（6）=8,信噪比为1.5d B的情况下,基于多分类神经网络的NAD-SCL算法译码复杂度减少了大约14.79%。
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