Décodeurs BP-RNNs mis en parallèle et spécialisés dans le décodage de codes LDPC courts
Résumé
This article deals with the decoding of short block length Low Density Parity Check (LDPC) codes. It has already been demonstrated that Belief Propagation (BP) can be adjusted to the short coding length, thanks to its modeling by a Recurrent Neural Network (BP-RNN). To strengthen this adaptation, we introduce a new training method for the BP-RNN. Its aim is to specialize the BP-RNN on error events sharing the same structural properties. This approach is then associated with a new decoder composed of several parallel specialized BP-RNN decoders, each trained on correcting a different type of error events. Our results show that the proposed specialized BP-RNNs working in parallel effectively enhance the decoding ability for short block length LDPC codes.
Cet article traite du décodage des codes LDPC (Low Density Parity Check) courts par l'algorithme BP (Belief Propagation). Ce dernier pouvant être modélisé à l'aide d'un réseau de neurones récurrent (BP-RNN), nous introduisons une nouvelle méthode d'entraînement qui a pour objectif de spécialiser le décodeur BP-RNN sur des événements d’erreur partageant des propriétés structurelles similaires. Cette approche est ensuite associée à une nouvelle architecture de décodage composée de plusieurs BP-RNNs spécialisés mis en parallèle, où chaque BP-RNN est entraîné à corriger un type différent d’événement d’erreur. Nos résultats de simulations montrent que les BP-RNNs spécialisés mis en parallèles améliorent efficacement la capacité de décodage des codes LDPC de taille courte.
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