【摘 要】
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针对最小和(Min-Sum,MS)算法在奇偶校验码上的译码性能较差的问题,提出了一种改进的MS算法.如果新变量节点消息和先前变量节点消息的符号不同,通过对新变量节点消息和先前变
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1403303),辽宁省博士启动基金(20170520098).
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针对最小和(Min-Sum,MS)算法在奇偶校验码上的译码性能较差的问题,提出了一种改进的MS算法.如果新变量节点消息和先前变量节点消息的符号不同,通过对新变量节点消息和先前变量节点消息动态加权处理修改迭代过程中的变量节点消息,以降低MS过高估计的不利影响.利用深度学习方法实现的译码器不仅能够抑制MS近似的影响,同时能够抑制码结构中循环的不利影响.仿真结果表明,与MS算法相比,改进的算法在几乎不增加复杂度的条件下获得了译码性能的显著提高,并且在中短码上的译码性能优于经典的置信度传播(Belief Prop
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