РАЗРАБОТКА ПРОЦЕДУРЫ ДЕКОДИРОВАНИЯ LDPC КОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ РЕШЕНИЙ
Секция: СБОРНИК ТРУДОВ КОНФЕРЕНЦИИ
Авторы:
2.
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»
(кафедра ТКС)
студент с 01.01.2020 по 01.01.2025
Россия
студент с 01.01.2020 по 01.01.2025
Россия
Тип:
Статья конференции
Страницы:
с 36
по 41
Опубликовано:
15.09.2025
Классификаторы:
УДК 621.391 Работы общего и обзорного характера. Общая теория связи. Кибернетика (теория информации и теория сигналов применительно к электросвязи)
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
LDPC коды, нейросети, итеративное декодирование, Min-Sum, Sum-Product, градиентный спуск
Финансирование:
Работа выполнена в НИУ МИЭТ в рамках программы государственной поддержки университетов «Приоритет-2030».
Аннотация:
В условиях растущих требований к беспроводным каналам связи, а также активного внедрения нейросетевых технологий предложен алгоритм декодирования LDPC кода, применяющий нейросетевое решение для обновления коэффициентов проверочных и переменных узлов. При сравнении значений BER и BLER предложенный алгоритм демонстрирует преимущество относительно традиционных методов.
В условиях растущих требований к беспроводным каналам связи, а также активного внедрения нейросетевых технологий предложен алгоритм декодирования LDPC кода, применяющий нейросетевое решение для обновления коэффициентов проверочных и переменных узлов. При сравнении значений BER и BLER предложенный алгоритм демонстрирует преимущество относительно традиционных методов.
Ключевые слова:
LDPC коды, нейросети, итеративное декодирование, Min-Sum, Sum-Product, градиентный спуск
LDPC коды, нейросети, итеративное декодирование, Min-Sum, Sum-Product, градиентный спуск
1. Галлагер Р. Теория информации и надёжная связь. – М.: Советское радио, 1974. – 720 c.
2. 3GPP TS 38.212. NR; Multiplexing and Channel Coding 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network.
3. Lin S., Costello D. J. Error control coding. – Lebanon, IN: Prentice hall, 2001. – Vol. 2. – №. 4.
4. Moon T.K. Error correction coding. Mathematical Methods and Algorithms. – Wiley-Interscience, 2005. – 800 pp. DOI: https://doi.org/10.1002/0471739219
5. Vapnik V. N. An Overview of Statistical Learning Theory. – IEEE Transactions on neural networks, 1999. – Vol. 10. No. 5. – pp. 988–999. DOI: https://doi.org/10.1109/72.788640
