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基于RBF神经网络技术的分组Turbo码译码

陈卓峰  刘星成  
【摘要】:利用分组BCH码构成分组Turbo码(BTC码),提出了一种新型的利用径向基函数(RBF)神经网络模型进行迭代译码的方案。该方案利用了神经网络并行计算的能力和RBF模型强大的非线性分类能力,降低了译码运算复杂度,提高了译码处理速度,并获得了更好的误比特率(Bit Error Rate,BER)和误字率(Word Error Rate,WER)性能,而且该译码算法易于用硬件实现。

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