【摘 要】
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本文针对相位噪声下以高阶调制方式传输的低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check,LDPC）码译码性能恶化的问题,联合深度学习（Deep Learning,DL）与置信传播（Belief Propagation,BP）译码算法,提出了基于残差结构的相位噪声估计（Phase-Noise Estimation,PE）模型和一种新颖的迭代译码方法。本文具体研究内容如下:（1）首先,
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本文针对相位噪声下以高阶调制方式传输的低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check,LDPC）码译码性能恶化的问题,联合深度学习（Deep Learning,DL）与置信传播（Belief Propagation,BP）译码算法,提出了基于残差结构的相位噪声估计（Phase-Noise Estimation,PE）模型和一种新颖的迭代译码方法。本文具体研究内容如下:（1）首先,本文在Mind Spore框架下,构建了基于残差网络的PE模型。然后以纠错码理论为基础,结合LDPC码的校验矩阵设计了伴随式损失函数用于训练PE模型。接着采取多任务学习（Multi-task Learning）策略进一步提升模型的精确度,提升译码性能。在模型的训练过程中,为避免训练数据集爆炸,本文引入信道适配器保证信道在高阶调制方式下满足对称性。（2）在伴随式损失函数的基础上,本文借鉴码率识别相关文献改进得到了三种新的损失函数。随后通过实验给出了PE模型在改进损失函数下的性能,并分析了不同损失函数的计算复杂度。结果表明,相比于传统BP算法和机器学习（Machine Learning,ML）聚类算法,PE模型能够显著降低码字错误率。（3）本文还在PE模型和损失函数的基础上提出了一种迭代译码方法。该方法将译码损失函数值与相位补偿联系起来,能够进一步消除残存的相位噪声。仿真结果表明,本文提出的迭代译码方法仅需少量迭代就可以消除大部分相位噪声。随后本文在多种码长、码率、调制方式等参数验证改进损失函数和迭代译码方法的有效性。最后在瑞利衰落信道和Nakagami-m衰落信道下进行仿真,证明本文方法的普适性。
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