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摘要
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本文提出了一种用于LDPC码的梯度流(GF)译码方法。GF译码是一种基于梯度流的连续时间方法,采用与LDPC码的双极性码字相关的势能函数。GF译码的过程由常微分方程简洁定义,因此非常适合模拟电路实现。我们通过实验证明,在AWGN信道下GF译码的性能与多比特模式梯度下降比特翻转算法相当。此外,我们引入了信道的负对数似然函数以推广GF译码。所提出的方法被证明是张量可计算的,这意味着目标函数的梯度可以通过基本张量运算的组合进行评估。这一特性非常适合新兴的AI加速器,可能应用于无线信号处理。本文评估了广义GF译码在LDPC编码MIMO信道中的性能。对于LDPC编码MIMO信道,我们的方法相比MMSE + BP实现了约1.6 dB的性能增益。此外,还提供了基于分数的信道学习探索,以捕获统计特性。
Keyword:
LDPC codes
ordinary differential equations
gradient descent
tensor computation
MIMO channel
MIMO detection
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W

