| 基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)歸一化最小和LDPC長碼譯碼 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4407 K | |
| 標(biāo)簽： LDPC 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：LDPC碼是一種應(yīng)用廣泛的高性能糾錯碼，近年來基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的LDPC譯碼成為研究熱點。基于CCSDS標(biāo)準(zhǔn)的（512，256）LDPC碼，首先研究了傳統(tǒng)的SP、MS、NMS、OMS的譯碼算法，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。然后研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動（DD）的譯碼方法，即采用大量信息及其經(jīng)編碼、調(diào)制、加噪的LDPC碼作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)在多層感知層（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練。為解決數(shù)據(jù)驅(qū)動方法誤碼率高的問題，又提出了將NMS算法映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)歸一化最小和（NNMS）譯碼，取得了比NMS更優(yōu)秀的誤碼性能，信道信噪比為3.5 dB時誤碼率下降85.19%。最后研究了提升NNMS網(wǎng)絡(luò)的SNR泛化能力的改進訓(xùn)練方法。 | |
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