基于分组码格图的神经网络译码算法

摘要：

该文在构造出分组码格图的基础上，利用一种基于前馈网络的多输入最小值选择网络实现分组码的译码。计算机仿真结果表明，此前馈神经网络总能找到全局最优解，从而使该译码算法的性能同于最大似然译码。由于前馈网络的计算时延非常短，且可以用硬件实现，因而译码时延大大减小。

关键词： 分组码 格图 前馈神经网络 译码 最大似然译码

作者: 柏春燕 王新梅

作者单位: 电子科技大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会电路与系统学会第十四届年会

会议地点: 福州

会议语种:中文

页码: 414～418

在线出版日期: 1998-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）