一种基于遗传算法和神经网络的硬判决译码方案

• 作者: 周湘贞
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 硬判决译码 遗传算法 神经网络 纠错性能 复杂度
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 110-115
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.2
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.04.016

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周湘贞	郑州升达经贸管理学院信息工程系	22	43	3.0	5.0