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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
서은영 (성균관대학교) 최연준 (삼성전자) 김종환 (삼성전자) 김상효 (성균관대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
1,176 - 1,181 (6page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.7.1176

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

천공된 극 부호를 위한 딥 러닝 기반 복호기
서은영 전자전기컴퓨터공학과 2019.01 학위논문

2018

천공된 극 부호를 위한 딥 러닝 기반 복호기의 학습 방법
서은영 ,  최연준 ,  김종환 외 1명 한국통신학회논문지 2018.07 학술저널
천공된 극 부호를 위한 딥 러닝 기반 복호기의 학습 방법
서은영 ,  최연준 ,  김종환 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2018.01 학술대회자료

2017

학습 데이터에 따른 딥 러닝 기반 극 부호 복호기의 성능 분석
서은영 ,  최연준 ,  김종환 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 선형 부호에 대한 다양한 딥 러닝(deep learning) 구조의 복호기가 제안되었으며, 극 부호에 적용된 전방 전달 신경망 구조의 복호기는 충분히 학습된 경우 최적의 성능에 근접하는 것을 보였다. 하지만 기존 연구에서는 극 부호의 길이 호환성을 위한 천공(puncturing) 기법의 적용을 고려하지 않고, 모부호만을 이용하여 성능 비교가 이루어졌다. 따라서 본 논문에서는 천공 기법이 적용된 극 부호에 대한 기존 신경망 복호기의 성능을 확인하고, 천공된 부호를 효율적으로 학습하는 기법을 제안한다.
#deep learning #channel coding #polar codes #deep neural network(DNN) #puncturing scheme

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 심층 신경망 구조의 극 부호 복호기
Ⅲ. 천공 부호를 위한 신경망 복호기의 학습기법
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
E. Nachmani, E. Marciano, L. Lugosch, Warren J. Gross, D. Burshtein, and Y. Be’ery, “Deep learning methods for improved decoding of linear codes,” IEEE J. Sel. Topics in Signal Process., vol. 12, no. 1, pp. 119-131, Feb. 2018. A. Bennatan, Y. Choukroun, and P. Kisilev, “Deep learning for decoding of linear codes - a syndrome-based approach,” arXiv:1802. 04741v1, Feb. 2018. T. Gruber, S. Cammerer, J. Hoydis, and S. ten Brink, “On deep learning-based channel decoding,” in Proc. 2017 51st Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS), pp. 1-6, Baltimore, MD, USA, Mar. 2017. W. Lyu, Z. Zhang, C. Jiao, K. Qin, and H. Zhang, “Performance evaluation of channel decoding with deep neural networks,” arXiv:1711.00727v1, Nov. 2017. K. Niu, K. Chen, and J. Lin, “Beyond turbo codes: rate-compatible punctured polar codes,” in Proc. 2013 IEEE Int. Conf. Commun., pp. 3423-3427, Budapest, Hungary, Jun. 2013.

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