基于PD-CNN的Polar码译码算法

作者：徐鹏; 孔令军; 赵生妹^*; 郑宝玉

来源：信号处理, 2019, 35(10): 1652-1660.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2019.10.005

• Polar码
• 卷积神经网络
• 相关性噪声
• 置信度传播

针对传统Polar码译码算法在相关噪声信道下性能严重下降的问题,提出了一种基于前置预判-卷积神经网络(Prior Decision-Convolutional Neural Networks,PD-CNN)的译码算法。通过前置预判深度优化CNN,使其准确地估计信道噪声并使残余噪声尽可能遵循高斯分布,再根据残余噪声分布统计更新出可靠的似然比信息。分析了不同译码算法对不同码率Polar码在不同噪声相关强度下的译码性能,并与本文所提出的译码算法进行对比。仿真结果表明:在相关噪声信道下,当误码率为10-5时,本文所提出的译码算法与标准置信度传播算法相比可获得约2.5 dB的增益。此外,在高信噪比时,与置信度传播-卷积神经网络算法相比,本文提出的译码算法具有相同的性能,但复杂度更低,译码延迟最大可减少42%。

• 单位
  通信与信息工程学院; 南京邮电大学