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Parallel Weighted Gradient-Descent-Bit-Flipping Decoding With Momentum
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AI
DOI：10.1109/lcomm.2026.3720709.png)
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摘要
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动量梯度下降比特翻转译码（GDBF-w/M）在LDPC码中表现出优异性能，但通常需要大量译码迭代才能收敛。本文提出了一种新型的并行加权动量梯度下降比特翻转译码（PW-GDBF-w/M），以同时提高收敛速率和最终译码性能。仿真结果表明，所提出的PW-GDBF-w/M算法在性能和收敛性方面显著优于现有的GDBF-w/M算法，并且对于（2048, 1723）802.3an LDPC码，其结果非常接近于置信传播（BP）译码。
Keyword:
LDPC codes
gradient descent bit-flipping
parallel weighted bit-flipping
belief-propagation decoding
