一种基于循环神经网络的极化码BP译码算法

摘要：

置信传播(BP)算法作为极化码最常用的软判决输出译码算法之一,具有并行传输、高吞吐量等优点,但其存在收敛较慢、运算复杂度高等缺陷.提出一种基于循环神经网络的偏移最小和近似置信传播译码算法.通过偏移最小和近似算法替代乘法运算,修改迭代过程中的消息更新策略,并运用改进的循环神经网络架构实现参数共享.仿真结果表明,相比传统BP译码算法,该译码算法在提升误码率(BER)性能的前提下,减少约75％的加法运算且收敛速度大幅提升,相比基于深度神经网络的BP译码算法,该算法在确保BER性能无显著下降的前提下,使用加法运算替代乘法运算,节省了约80％的存储空间开销.

关键词：极化码;置信传播;循环神经网络;偏移最小和;运算复杂度

所属期刊栏目：48

分类号：TN919.3

资助基金：国家自然科学基金E020B2018023

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：197-203