一种基于遗传算法和神经网络的硬判决译码方案

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (4): 110-115.

一种基于遗传算法和神经网络的硬判决译码方案

周湘贞

郑州升达经贸管理学院信息工程系

发布日期:2019-07-12
作者简介:周湘贞，女，讲师，博士研究生，主要从事计算机科学、数据挖掘研究。

Published:2019-07-12

摘要/Abstract

摘要： 基于遗传算法和神经网络混合智能算法，提出一种新的硬判决译码方案，即遗传神经网络译码（genetic neural-network decoding，GND）。GND译码充分利用遗传算法的自优化能力和神经网络的模式分类功能，对接收匹配滤波器的硬判决量化输出进行优化处理，以弥补因信道传输误差和硬判决量化造成的译码的可靠性损失，恢复出与传输序列更似然的码字作为硬判决译码器的输入，从而得到更好的译码结果。从理论分析和计算机模拟仿真结果可看出：GND译码方案纠错性能接近传统软判决译码，但由于译码过程不需要利用信道统计软信息，其复杂度相对传统软判决译码大幅度降低。

关键词: 硬判决译码, 遗传算法, 神经网络, 纠错性能, 复杂度

中图分类号:

TN911.2

. 一种基于遗传算法和神经网络的硬判决译码方案[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(4): 110-115.

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