脉冲信道下基于深度学习的BP译码方法 - 潘睿; 袁磊 (系统工程与电子技术, 2020)
TN911.7; 在脉冲信道下,针对置信传播(belief propagation,BP)算法对短码长的低密度奇偶校验(low-densityparity-check,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于深度学习的BP译码方法.首先,根据Tanner图构建两种深度神经网络模型,通过对Tanner图中边的权重重新赋值来提升译码性能.然后,简化信道对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)的计算方法,通过模型训练优化近似计算参数,得到对参数γ鲁棒的译码模型.最后,构造鲁棒训练集,训练得到对参数α和γ鲁棒的译码模型.仿真结果表明,在高码率时,该方法相对于传统BP译码算法性能显著提升,且在近似计算信道LLR值时,译码性能在不同参数的脉冲信道下均具有鲁棒性.