一种基于深度学习的极化码SSCL算法译码器

摘要

本发明提供了一种与深度学习结合的低时延极化码译码器，特别是相比于简化的连续取消列表(Simplified Successive Cancellation List，SSCL)译码器具有更少的计算次数。该装置包含5个模块，分别是正常SCL计算模块、Rate‑0计算模块、Rep计算模块、Rate‑1计算模块和普通节点的DNN计算模块。这种与深度神经网络结合的SSCL译码器除了保留原有的Rate‑0、Rate‑1和Rep节点的低译码延迟特性外，还用深度神经网络对普通节点译码来降低译码时延，最后达到降低整体译码延时的目的。实验计算得出，当码长为64、码率为1/2时，本发明的译码延迟比SSCL的译码延迟降低约27％。