【摘 要】
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低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC）码在信道编码方案中已得到广泛应用,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络的LDPC码译码方法同样被大量学者关注与研究。与此同时,LDPC码码率盲识别技术在新一代无线通信系统中同样占据重要地位,其在保密传输、无线电对抗等军事领域具备广阔的应用前景。在人工智能时代背景下,深度学习技术与无线通信技术相结合的智能通信技术成为了上
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低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC）码在信道编码方案中已得到广泛应用,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络的LDPC码译码方法同样被大量学者关注与研究。与此同时,LDPC码码率盲识别技术在新一代无线通信系统中同样占据重要地位,其在保密传输、无线电对抗等军事领域具备广阔的应用前景。在人工智能时代背景下,深度学习技术与无线通信技术相结合的智能通信技术成为了上述领域的有效解决方案。受已有研究成果启发,本文应用深度学习技术设计了相关噪声信道下的LDPC码降噪译码联合优化算法,及LDPC码码率盲识别算法。研究内容具体如下:（1）本文在相关噪声信道下,设计了译码与降噪联合优化的LDPC迭代降噪译码模型。首先,实现循环神经网络译码器与卷积相关噪声估计网络,联合构建降噪译码模型。其次,在模型中结合译码损失函数与噪声损失函数构建多任务学习策略,结合译码与相关噪声估计进行联合优化。再次,为避免不准确的信道参数估计影响译码性能,使用最小和神经网络译码器与卷积神经网络联合构建新的降噪译码模型,联合多任务学习策略进行模型优化。最后,实现上述三种模型的迭代降噪方法得到更优的译码性能。（2）本文以传统LDPC码码率盲识别算法为基础,设计了基于深度学习的LDPC码码率盲识别算法。首先利用LDPC码的校验特征与卷积神经网络构建码率盲识别模型。其次,使用校验方程扩展、特征扩展等方法对模型进行改进。最后,使用多特征融合的模型改进方法。实验与仿真结果表明,码率盲识别神经网络在低信噪比区域相比传统算法性能改善明显。
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