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DNN-Aided Optimized Constellation Schemes for Coded Modulation
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AI
DOI：10.1587/transfun.2025eal2058.png)
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摘要
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调制对于多路复用、减少带宽和提高传输效率至关重要。通过引入神经网络，我们可以针对特定通信信道优化调制方案。我们提出了两种神经网络优化的调制方案：一种用于16元调制的规则星座映射和一种用于2m元调制的不规则映射。这些方案在反向传播过程中保持梯度流，允许调整星座点以最小化误比特率（BER），同时保持系统复杂度可控。结果表明，我们的极化码调制方案在低信噪比条件下比传统的均匀QAM方案具有约0.5 dB的增益。此外，这些方案也可应用于LDPC编码调制系统以改善BER性能。
Keyword:
constellation mapping
modulation
neural networks
polar codes