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摘要
针对相关噪声信道，提出了一种适用于多元LDPC码的深度学习辅助译码算法，将卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)引入到基于硬信息的迭代大数逻辑算法中，以对抗相关信道噪声影响。在CNN与硬判决译码器之间的迭代能够减弱噪声对编码调制系统的影响，使得译码器可以获得更为准确的估计。为了充分发挥CNN的能力，对于经过高阶调制的复数形式信号数据，通过预处理转化为实数形式。仿真结果表明，相较于已有研究中提出的联合迭代检测译码结构，GF(64)域上的(42,21)多元LDPC码经64-QAM调制传输，CNN方案能够获得最高1 dB的性能增益，验证了其在抵抗相关信道噪声的有效性。
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单位综合业务网理论及关键技术国家重点实验室; 西安电子科技大学
