基于BP神经网络的SCL译码研究

LU Li-Jin; LI Shi-Bao

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现存极化码译码算法仍然遭受非常高的复杂度.针对此问题,提出一种基于BP神经网络的SCL译码算法,该算法通过离线收集数据来搭建并训练一个合适的BP神经网络;借助己完成训练的BP神经网络,通过在线操作来寻找列表大小L的最优初始值;在此基础上,通过设计一种改进的SCL译码算法来降低复杂度.实验结果表明,与现存算法相比,新算法在低信噪比下能够显著降低平均译码复杂度.

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来源
《计算机系统应用》 |2018年第12期|246-250|共5页
作者
LU Li-Jin; LI Shi-Bao;
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作者单位

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正文语种 chi
中图分类
关键词
极化码; BP神经网络; SCL译码; 列表大小; 复杂度;

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