基于WBP-CNN算法的LDPC译码

作者：刘恒燕^*; 张立民; 闫文君; 钟兆根; 凌青; 梁晓军

来源：系统工程与电子技术, 2022, 44(03): 1030-1035.

• 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

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。