【摘 要】
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针对LDPC码的BP译码器比最大似然译码器译码准确性低,提出了基于遗传算法改进的LDPC码译码器结构。该译码器结构首先引入卷积神经网络来去除传统BP译码器在译码中的估计误差,
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目资助(LJQ2014029),辽宁省博士启动基金项目资助(20170520098)
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针对LDPC码的BP译码器比最大似然译码器译码准确性低,提出了基于遗传算法改进的LDPC码译码器结构。该译码器结构首先引入卷积神经网络来去除传统BP译码器在译码中的估计误差,然后将遗传算法应用到BP译码中,仿照遗传算法的过程,将所有变量节点作为一个种群,每一个变量节点作为一个个体,对应的变量节点传递给校验节点的概率信息作为基因,通过对优势个体的优秀基因进行加强或者对劣势个体的交叉基因进行削弱,以达到整个种群更加适应环境,从而提高译码性能。仿真实验结果表明,GABP-CNN译码器比标准的BP译码器可以获得更
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