Scaling Factor Optimization of Turbo-Polar Iterative Decoding

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In this paper, we investigate the weighted iterative decoding to improve the performance of turbo-polar code. First of all, a minimum weighted mean square error criteri-on is proposed to optimize the scaling factors (SFs). Secondly, for two typical iterative algo-rithms, such as soft cancellation (SCAN) and belief propagation (BP) decoding, genie-aided decoders are proposed as the ideal reference of the practical decoding. Guided by this optimi-zation framework, the optimal SFs of SCAN or BP decoders are obtained. The bit error rate performance of turbo-polar code with the optimal SFs can achieve 0.3 dB or 0.7 dB per-formance gains over the standard SCAN or BP decoding respectively.
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