基于PD-CNN的Polar码译码算法

徐鹏; 孔令军; 赵生妹; 郑宝玉

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基于PD-CNN的Polar码译码算法

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cqvip:针对传统Polar码译码算法在相关噪声信道下性能严重下降的问题,提出了一种基于前置预判-卷积神经网络(Prior Decision-Convolutional Neural Networks,PD-CNN)的译码算法。通过前置预判深度优化CNN,使其准确地估计信道噪声并使残余噪声尽可能遵循高斯分布,再根据残余噪声分布统计更新出可靠的似然比信息。分析了不同译码算法对不同码率Polar码在不同噪声相关强度下的译码性能,并与本文所提出的译码算法进行对比。仿真结果表明:在相关噪声信道下,当误码率为10^-5时,本文所提出的译码算法与标准置信度传播算法相比可获得约2.5 dB的增益。此外,在高信噪比时,与置信度传播-卷积神经网络算法相比,本文提出的译码算法具有相同的性能,但复杂度更低,译码延迟最大可减少42%。

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来源
《信号处理》 |2019年第10期|1652-1660|共9页
作者
徐鹏; 孔令军; 赵生妹; 郑宝玉;
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作者单位

南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003;

南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信理论;
关键词
Polar码; 卷积神经网络; 相关性噪声; 置信度传播;

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