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Blind Recognition of LDPC Codes Using Convolutional Neural Networks

机译：使用卷积神经网络盲目识别LDPC代码

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The Low Density Parity Check codes have been widely used in modern communication systems, such as 5G new radio and fiber optic communications. In order to balance the quality and rate of communication, both sides of the communication tend to use different codes depending on the channel conditions. Therefore, the blind recognition technology of encoders is receiving increasing attention. At present, the blind recognition methods for Low Density Parity Check codes has been extensively studied. However, most of these methods require accurate estimation of the channel and are therefore limited to specific application scenarios. In this paper, we propose a method for blind recognition of Low Density Parity Check codes using convolutional neural networks. This approach is more flexible than the existing methods and can therefore be quickly deployed to new systems. Simulation results show that a simple network can achieve better identification performance than the existing methods.
机译：低密度奇偶校验码已广泛用于现代通信系统，例如5G新的无线电和光纤通信。 为了平衡通信的质量和速率，沟通的两侧往往使用不同的代码，这取决于信道条件。 因此，编码器的盲识别技术正在接受越来越多的关注。 目前，已经广泛研究了低密度奇偶校验校验码的盲识别方法。 然而，这些方法中的大多数需要准确地估计信道，因此限于特定的应用方案。 在本文中，我们提出了一种使用卷积神经网络盲识别低密度奇偶校验码的方法。 这种方法比现有方法更灵活，因此可以快速部署到新系统。 仿真结果表明，简单的网络可以实现比现有方法更好的识别性能。

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