| 大会名称 |
|---|
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-02-23 |
| セッション番号 |
| A-2 |
| セッション名 |
| 情報理論 |
| 講演日 |
| 2021/3/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 38 |
| 講演番号 |
| A-2-4 |
| タイトル |
| 多元LDPC符号における深層学習を用いたBit Reliability Based復号に関する一検討 |
| 著者名 |
| ◎渡辺大詩, 大関武雄, 山﨑浩輔, |
| キーワード |
| LDPC符号, 深層学習, 多元LDPC符号 |
| 抄録 |
| 低遅延通信においては、短い符号長における高い誤り訂正能力が要求される。ガロア体上で定義される多元LDPC符号は、短い符号長においても高い性能を示すことが知られている。しかし、2元LDPC符号の復号で用いられる手法のハードウェア実装は、計算の複雑さから困難なため、処理を簡易にし、実装を考慮した復号手法が研究されている。BRBアルゴリズムは実装可能な計算量での復号を可能とした。しかしBRBアルゴリズムは従来の復号手法と比べると性能が劣化するという課題がある。そのため本稿では、BRBアルゴリズムの性能改善を目的とし、BRBアルゴリズムに深層学習を適用し、その性能をシミュレーションによって評価する。 |
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