[1]王之卓,吕健鸿,王中鹏.基于深度残差收缩网络的LDPC译码算法[J].浙江科技学院学报,2022,(01):35-41.
　WANG Zhizhuo,LU.. Jianhong,WANG Zhongpeng.LDPC decoding algorithm based on deep residual shrinkage network[J].,2022,(01):35-41.
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基于深度残差收缩网络的LDPC译码算法(/HTML)
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《浙江科技学院学报》[ISSN:1001-3733/CN:61-1062/R]

卷:
期数:
2022年01期
页码:
35-41
栏目:
出版日期:
2022-02-27

文章信息/Info

Title:
LDPC decoding algorithm based on deep residual shrinkage network
文章编号:
1671-8798(2022)01-0035-07
作者:
王之卓; 吕健鸿; 王中鹏
浙江科技学院 信息与电子工程学院,杭州 310023
Author(s):
WANG Zhizhuo;  LU.. Jianhong;  WANG Zhongpeng
School of Information and Electronic Engineerying, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, Zhejiang, China
关键词:
低密度奇偶校验码; 置信传播算法; 归一化最小和算法; 深度残差收缩网络
分类号:
TN911.22
文献标志码:
A
摘要:
为了研究瑞利衰落信道下提高低密度奇偶校验码(low density parity check,LDPC)信道译码算法纠错性能的方法,结合神经网络技术,提出一种基于深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks,DRSN)的归一化最小和(normalized minsum,NMS)译码算法(简称DRSNNMS译码算法)。首先,本译码算法使用深度残差收缩网络预测信道增益;然后结合接收信号计算对数似然比(log likelihood ratio,LLR),将其作为译码算法的输入进行译码,DRSN通过学习接收信号中噪声的相关特征,以抑制噪声的方法使预测结果更加接近真实信道增益;最后使用实现较简便的NMS算法进行译码。仿真试验结果表明,在高信噪比环境下,本译码算法的误码率最低时接近常规算法误码率的1/3,译码性能得到一定的提高。本研究结果可为译码算法降低误码率提供参考。
更新日期/Last Update: