基于深度学习的Turbo码译码研究

朱进蓉; 苟明亮; 秦明伟

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基于深度学习的Turbo码译码研究

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译码器通常被设计用于高斯信道,对于非高斯信道而言却是次优的.深度学习方法为设计译码器提供了一种新的方法,可以对任意信道的数据进行训练和学习.为了克服传统模式存在的弊端,提出了一种新的基于卷积神经网络(CNN)的Turbo码译码方案.通过搭建神经译码网络模型,采用交叉熵函数(BCE)作为损失函数,对生成的编码数据进行网络训练,使得训练网络能够更好地提取特征关系,从而拟合出Turbo码的最佳译码函数.试验结果表明:基于卷积神经译码网络在加性高斯白噪声(AWGN)信道上和标准的Turbo解码器性能接近,但在非AWGN信道上却表现出相比于标准译码器更好的适应性和鲁棒性,适用于任意信道.此外,卷积神经译码网络还可以用于低密度奇偶校验(LDPC)码和Polar码的译码,有利于提出更多端到端训练有素的神经译码器.

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来源
《自动化仪表》 |2021年第6期|34-38|共5页
作者
朱进蓉; 苟明亮; 秦明伟;
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作者单位

西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000;

西南科技大学四川省重点机器人实验室四川绵阳621000;

西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000;

西南科技大学四川省重点机器人实验室四川绵阳621000;

西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000;

西南科技大学四川省重点机器人实验室四川绵阳621000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机电一体化;
关键词
Turbo码; 标准译码器; 深度学习; 卷积神经网络; 加性高斯白噪声; 鲁棒性; 适应性;

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