迭代译码中基于神经网络的差错控制方法

• 作者: 刘星成 印鉴 张光昭
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Turbo码 神经网络 交叉熵 比特差错率(BER) 自动请求重传(ARQ)
• 年，卷（期）: 2001,（14）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2001.14.003

摘要

神经网络译码技术目前只在分组码和卷积码方面开展研究,对turbo码研究还没有深入.因此,研究这种技术是必要的.该文针对turbo码提出了基于神经网络的差错预测和检测方法,并应用于自动请求重传(ARQ)协议中.仿真结果表明,其性能比基于CRC的ARQ要好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张光昭	中山大学电子与通信工程系	72	546	12.0	20.0
2	刘星成	中山大学电子与通信工程系	31	166	8.0	11.0
3	印鉴	中山大学电子与通信工程系	117	2906	26.0	51.0