【摘 要】
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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
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501250,61871234);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_0917)
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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
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