基于深度学习的Polar码译码算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 Polar码与深度学习理论基础 | 第15-31页 |
| 2.1 Polar码基础理论 | 第15-22页 |
| 2.2 Polar码基本译码算法 | 第22-26页 |
| 2.3 深度学习理论基础 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于深度学习的SC译码算法改进 | 第31-41页 |
| 3.1 译码空间与扰动噪声 | 第31-32页 |
| 3.2 基于卷积神经网络的扰动译码算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 基于卷积神经网络的扰动译码算法 | 第33-35页 |
| 3.2.2 神经网络模型设计 | 第35-36页 |
| 3.2.3 损失函数的定义及网络训练 | 第36-37页 |
| 3.3 仿真及性能分析 | 第37-40页 |
| 3.3.1 BER性能分析 | 第37-39页 |
| 3.3.2 复杂度分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于前置预判-卷积神经网络的译码算法研究 | 第41-57页 |
| 4.1 相关噪声信道与CNN对噪声的识别 | 第41-43页 |
| 4.2 基于前置预判-卷积神经网络的译码算法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 基于前置预判-卷积神经网络的译码算法 | 第43-46页 |
| 4.2.2 神经网络模型设计 | 第46-47页 |
| 4.2.3 损失函数的定义及网络训练 | 第47-49页 |
| 4.3 仿真及性能分析 | 第49-56页 |
| 4.3.1 BER性能分析 | 第49-54页 |
| 4.3.2 复杂度分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 下一步工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第62-63页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
