一类循环码的神经网络软判决译码算法

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本文分析了一类循环码的结构特性,提出了这类循环码的神经网络软判决译码算法。新算法的复杂度比现有一般的神经网络译码算法要低得多,而其译码性能接近最大似然译码 This paper analyzes the structural characteristics of a class of cyclic codes and proposes a neural network soft decision decoding algorithm for such cyclic codes. The complexity of the new algorithm is much lower than the existing general neural network decoding algorithm, and its decoding performance is close to maximum likelihood decoding
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