系统工程与电子技术

作者：刘恒燕, 张立民, 闫文君, 钟兆根, 凌青, 梁晓军

单位：1. 海军航空大学航空作战勤务学院, 山东 烟台 264001；2. 中国人民解放军第91951部队, 山东 威海 264400

关键词：加权比特翻转,置信传播,低密度奇偶校验码译码,卷积神经网络

基金：国家自然科学基金(91538201);泰山学者工程专项经费基金(ts201511020);信息系统安全技术重点实验室基金(6142111190404)

针对低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码在相关噪声条件下译码误比特率上升的问题, 结合传统译码算法与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)设计了新的译码器。该译码器在置信传播(belief propagation, BP)算法中引入加权比特翻转(weighted bit-flipping, WBF)算法, 生成加权BP(weighted BP, WBP)结构以解决码字临界处误比特率较高的问题。然后通过CNN降低噪声, 在WBP和CNN之间迭代处理接收信号, 使信号估计值不断逼近真实值以降低相关噪声的影响。通过仿真发现, 与BP算法相比, 所提算法能够有效降低相关噪声条件下LDPC译码的误比特率。

来源：2022年第3期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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