Deep Learning-Aided Belief Propagation Decoder for Polar Codes

This paper presents deep learning (DL) methods to optimize polar belief propagation (BP) decoding and concatenated LDPC-polar codes. First, two-dimensional offset Min-Sum (2-D OMS) decoding is proposed to improve the error-correction performance of existing normalized Min-Sum (NMS) decoding. Two opt...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE journal on emerging and selected topics in circuits and systems Ročník 10; číslo 2; s. 189 - 203
Hlavní autoři:	Xu, Weihong, Tan, Xiaosi, Be'ery, Yair, Ueng, Yeong-Luh, Huang, Yongming, You, Xiaohu, Zhang, Chuan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 01.06.2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms ASIC implementation Back propagation Belief propagation belief propagation (BP) Circuits and systems CMOS Codes Complexity theory concatenated codes Decoders Decoding Deep learning Error correction Hardware Iterative decoding Machine learning Optimization Polar codes Propagation Throughput
ISSN:	2156-3357, 2156-3365
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!