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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Gaussian Function Assisted Neural Networks Decoding Algorithm for Turbo Product Codes

verfasst von : Xingcheng Liu, Jinlong Cai

Erschienen in: Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We apply the radial basis functions (RBF) decoder adopting Gaussian function for the Turbo product codes (TPC). An extrinsic information extraction scheme based on RBF neural networks (NN) is suggested, and a novel RBF NNs decoding algorithm is proposed. The extrinsic information transfer (EXIT) charts have been used to analyze the convergence property of the TPCs. The EXIT chart analyses show that the proposed decoding algorithm could achieve convergence with about 5 iterations, and improve BER performance in low

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regions. Simulation results show that the proposed algorithm achieves promising BER performance while decreasing decoding computation compared with the maximum a posterior (MAP) algorithm.

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Metadaten
Titel
Gaussian Function Assisted Neural Networks Decoding Algorithm for Turbo Product Codes
verfasst von
Xingcheng Liu
Jinlong Cai
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-39068-5_70

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