基于变量节点更新改进的自修正最小和算法

发布时间：2021-10-16 11:41

　　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 Propagation,BP）算法. 

【文章来源】：云南大学学报(自然科学版). 2020,42(02)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

次迭代的神经BP译码网络Fig.1FouriterationsofneuralBPdecodingnetwork

2]姜恩华,窦德召,赵庆平.基于BP算法的线性分组码译码研究[J].云南大学学报:自然科学版,2018,40(1):36-42.DOI:10.7540/j.ynun.20170181.JiangEH,DouDZ,ZhaoQP.ResearchofthelinearblockcodesdecodingbasedonthebasispursuitBPal-gorithm[J].JournalofYunnanUniversity:NaturalSci-encesEditions,2018,40(1):36-42.[3][4]吕毅博,胡伟,王琳.Beyond-BP译码算法综述:原理图4LDPC（96,48）码的Bber仿真结果Fig.4BbersimulationresultsofLDPC(96,48)code图5不同mini-batches训练后的偏移因子分布图Fig.5Offsetfactordistributionafterdifferentmini-batchestraining256云南大学学报（自然科学版）http://www.yndxxb.ynu.edu.cn第42卷

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP算法的线性分组码译码研究[J]. 姜恩华,窦德召,赵庆平.  云南大学学报(自然科学版). 2018(01)
[2]基于变量节点LLR消息加权的改进最小和算法[J]. 陈紫强,李亚云,侯田田,王广耀.  信号处理. 2017(06)
[3]Beyond-BP译码算法综述:原理与应用[J]. 吕毅博,胡伟,王琳.  电子与信息学报. 2017(06)
[4]基于压缩感知重建去噪后的LDPC译码算法[J]. 钟菲,赵悦,张天,张学敏,郭树旭.  云南大学学报(自然科学版). 2015(05)



本文编号：3439747