基于BP神经网络的SCL译码研究

摘要：

现存极化码译码算法仍然遭受非常高的复杂度.针对此问题,提出一种基于BP神经网络的SCL译码算法,该算法通过离线收集数据来搭建并训练一个合适的BP神经网络;借助己完成训练的BP神经网络,通过在线操作来寻找列表大小L的最优初始值;在此基础上,通过设计一种改进的SCL译码算法来降低复杂度.实验结果表明,与现存算法相比,新算法在低信噪比下能够显著降低平均译码复杂度.

关键词：极化码、BP神经网络、SCL译码、列表大小、复杂度

所属期刊栏目：27

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金18CX06042A

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：246-250