Inspirerad av de senaste framstegen inom djupinlärning föreslår vi en ny iterativ BP-CNN-arkitektur för kanalavkodning under korrelerat buller. Denna arkitektur konkateterar ett utbildat konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med en standard tro-förökning (BP) dekoder. Standarden BP dekoder används för att uppskatta kodade bitar, följt av en CNN för att ta bort skattningsfel av BP dekoder och få en mer exakt uppskattning av kanalen buller. Iterering mellan BP och CNN kommer gradvis att förbättra avkodningen av SNR och därmed resultera i bättre avkodningsprestanda. För att träna en väluppfostrad CNN-modell definierar vi en ny förlustfunktion som inte bara omfattar noggrannheten i bulleruppskattningen utan också normalitetstestet för skattningsfelen, dvs. för att mäta hur troligt skattningsfelen följer en Gaussisk fördelning. Införandet av normalitetstestet för CNN-träningen formar restbullerfördelningen och minskar ytterligare BER för den iterativa avkodningen, jämfört med att använda den vanliga quadratiska förlustfunktionen. Vi utför omfattande experiment för att analysera och verifiera den föreslagna ramen. Den iterativa BP-CNN dekodern har bättre BER prestanda med lägre komplexitet, är lämplig för parallell implementering, inte förlitar sig på någon specifik kanalmodell eller kodningsmetod, och är robust mot utbildning missmatchningar. Alla dessa funktioner gör det till en bra kandidat för avkodning av moderna kanalkoder.
Senast, Liang et al. föreslog en iterativ tro spridning-CNN arkitektur för kanal avkodning under en viss buller korrelerad modell REF.
An Iterative BP-CNN Architecture for Channel Decoding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}