一种基于遗传算法和神经网络的硬判决译码方案

基于遗传算法和神经网络混合智能算法,提出一种新的硬判决译码方案,即遗传神经网络译码(genetic neural-network decoding,GND)。GND译码充分利用遗传算法的自优化能力和神经网络的模式分类功能,对接收匹配滤波器的硬判决量化输出进行优化处理,以弥补因信道传输误差和硬判决量化造成的译码的可靠性损失,恢复出与传输序列更似然的码字作为硬判决译码器的输入,从而得到更好的译码结果。从理论分析和计算机模拟仿真结果可看出:GND译码方案纠错性能接近传统软判决译码,但由于译码过程不需要利用信道统计软信息,其复杂度相对传统软判决译码大幅度降低。