一种基于动态学习的通用纠错译码方法

【摘要】 本文提出了一种用神经网络进行动态软判决译码的新方法。该方法把纠错译码看作网络在最小均方误差准则下对接收码字不断动态学习的过程。一旦网络学习收敛到一稳定点,该译码器就完成了最大似然译码。计算机模拟结果显示,该方法的译码性能良好,且计算复杂度适中,更多还原