| Neural-Polar码:一种基于深度学习的新型信道编码方案 |
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| 引用本文： | 金林贤,王旭东,吴楠.Neural-Polar码:一种基于深度学习的新型信道编码方案[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2024,36(3):430-437. |
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| 作者姓名： | 金林贤 王旭东 吴楠 |
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| 作者单位： | 大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 116026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61801074) |
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| 摘 要： | 为应对新型移动通信系统智能性的需求以及在难以进行人工建模的复杂信道环境下进行可靠通信的问题，基于Polar码的编译码递归结构提出一种新型神经网络信道编码方案，即Neural-Polar码。该方案利用神经网络将Polar码编译码递归结构中父、子节点间的线性映射变成非线性映射，引入快速连续抵消(successive cancellation,SC)译码的思想，解决在完全二叉树上构建Neural-Polar码造成网络结构过大的问题。仿真实验表明，Neural-Polar码可以获得优于经典SC译码算法的误码率(bit error rate,BER)和误块率(block error rate,BLER)性能，对网络的联合训练使得Neural-Polar码能够自动学习信道特性，具有更好的信道适应性和鲁棒性。Neural-Polar码将传统的对复杂信道进行人工建模分析的难题交给机器，充分体现出其编译码的智能性。
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| 关 键 词： | 信道编码 极化码 神经网络 误码率(BER) |
| 收稿时间： | 2023/7/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/4/9 0:00:00 |
Neural-Polar code: An inventing channel coding scheme based on deep learning |
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| JIN Linxian,WANG Xudong,WU Nan.Neural-Polar code: An inventing channel coding scheme based on deep learning[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications,2024,36(3):430-437. |
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| Authors: | JIN Linxian WANG Xudong WU Nan |
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| Institution: | Information Science Technology College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, P. R. China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | channel coding polar code neural network bit error rate (BER) |
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