基于人工智能的信道编译码及调制解调技术研究

电子工程学院

Channel Coding and Encoding technology based on Artificial Intelligence

本研究在人工神经网络的基础上，尝试将神经网络应用到信道编译码及调制解调方面。译码方面主要讨论低密度奇偶校验码、极化码的神经网络译码方法，重点研究和解决的是如何进一步提高译码性能、降低译码复杂度，以及如何改善Polar码的码长、码率灵活性问题和编译码对信道的依赖性问题。编码方面主要讨论反向传播算法（BP）和K近邻法(KNN)在信道编码和调制方面的应用。