【摘 要】
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在脉冲信道下,针对置信传播(belief propagation,BP)算法对短码长的低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于深度学习的BP译码方法
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFE0118900),甘肃省自然科学基金(18JR3RA268)资助课题
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在脉冲信道下,针对置信传播(belief propagation,BP)算法对短码长的低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于深度学习的BP译码方法。首先,根据Tanner图构建两种深度神经网络模型,通过对Tanner图中边的权重重新赋值来提升译码性能。然后,简化信道对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)的计算方法,通过模型训练优化近似计算参数,得到对参数γ鲁棒的译码模型。最后,构造鲁棒训练集,训练得到对参数α和
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