【摘 要】
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针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差,且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题,根据译码纠错空间理论,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列,通过CNN产生相应的扰动噪声,并将该扰动噪声添加到接收信号中,然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明:与SC译码算法相比,所提出的算法约有0.6 d B的增益,与SCL(L=16)译码算法相
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,中国航天系统科学与工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871234,11847062),中国博士后科学基金(2020M671595),江苏省博士后科研资助计划(2020Z198),南京邮电大学国自孵化基金(NY219075)。
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针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差,且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题,根据译码纠错空间理论,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列,通过CNN产生相应的扰动噪声,并将该扰动噪声添加到接收信号中,然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明:与SC译码算法相比,所提出的算法约有0.6 d B的增益,与SCL(L=16)译码算法相比,该算法约有0.1 d B的提升,且平均复杂度更低。
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