Learning to Decode Linear Block Codes using Adaptive Gradient-Descent Bit-Flipping
Learning to Decode Linear Block Codes using Adaptive Gradient-Descent Bit-Flipping
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学习使用自适应梯度下降位翻转解码线性块码
DOI：
10.1109/istc57237.2023.10273470
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Vasić, Bane
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Milojković, Jovan;Brkic, Srdan;Ivaniš, Predrag;Vasić, Bane
本文提出了最近发表的自适应分集梯度下降比特翻转(AD-GDBF)译码的一种推广，称为广义AD-GDBF(Gad-GDBF)译码。最初的AD-GDBF译码算法是为二进制对称信道设计的，主要用于译码规则的低密度奇偶校验码，而Gad-GDBF算法结合了几项改进，使其适用于加性白高斯信道和任意线性分组码的译码。Gad-GDBF解码器使用遗传算法来优化一组可学习的参数，用于目标线性分组码。在BCH(Short Bose-Chaudhuri-Hocquengem，简称BCH)码上验证了该方法的有效性，结果表明，在相同的译码迭代次数下，Gad-GDBF译码在误码率方面优于置信度传播译码，同时显著降低了译码复杂度。
In this paper we propose a generalization of the recently published adaptive diversity gradient-descent bit flipping (AD-GDBF) decoder, named generalized AD-GDBF (gAD-GDBF) decoder. While the original AD-GDBF decoder was designed for the binary symmetric channel and used mostly to decode regular low-density parity-check codes, the gAD-GDBF algorithm incorporates several improvements which makes it eligible for the additive white Gaussian channel and decoding of arbitrary linear block code. The gAD-GDBF decoder uses the genetic algorithm to optimize a set of learnable parameters, for a targeted linear block code. The effectiveness of the proposed method is verified on short Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) codes, where it was shown that for the same number of decoding iterations the gAD-GDBF decoder outperforms the belief-propagation decoder in terms of bit error rate and at the same time reduces the decoding complexity significantly.
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带动量的梯度下降位翻转解码
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
International Symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing
影响因子：
--
作者：
V. Savin
通讯作者：
V. Savin
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影响因子：
1.6
作者：
Guangwen Li;Xiaofei Yu;Yuan Luo;Guangfen Wei
通讯作者：
Guangfen Wei
DOI：
10.1109/lcomm.2022.3195026
发表时间：
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期刊：
IEEE Communications Letters
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Srdan Brkic;P. Ivaniš;B. Vasic
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DOI：
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发表时间：
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--
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