一种模型驱动的LDPC码译码方法

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中文摘要：针对对数似然比置信传播(log-likelihood ratio belief propagation,LLR BP)译码算法对短码长的低密度奇偶校验(low density parity check code,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于LLR BP译码算法的深度神经网络译码器.根据Tanner图构建深度神经网络模型,利用深度学习优化边的权重来缓解短环造成的影响,提升译码性能.此外,网络采用了迁移学习的训练思想并添加批量归一化(batch normalization,BN)层来加快网络收敛.仿真结果表明,所提出方法构建的深度神经网络收敛速度较快,并且与传统BP译码算法相比,对于短码长LDPC码译码性能有明显提升.

作者：

王宝祥、陈斌杰

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作者单位：

哈尔滨工程大学黑龙江哈尔滨 150001

北京遥感设备研究所北京 100000

关键词：

LDPC码信道译码深度学习模型驱动迁移学习

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.06.011

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(6)