基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

• 作 者: 杨梦頔 侯永宏
• 机 构: 天津大学电气自动化与信息工程学院
• 出 处: 重庆邮电大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2018年3期
• 关键词: Polar码 卷积神经网络 多天线技术 联合解调-解码方案 polar codesconvolutional neural network （CNN）multi
• 基金项目: 国家自然科学基金（61571325）,天津市科技支撑计划重点项目（16ZXHLGX00190）

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性，利用其提高短码长Polar码的译码准确率，提出了-种基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的多天线（multiple-inputmultiple-output）Polar码新颖联合解调-解码方案，搭建了-种包括4个卷积层，2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络，采用最小均方误差作为损失函数，通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练，使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征，从而