Unity-Rate Coding Improves the Iterative Detection Convergence of Autoencoder-Aided Communication Systems
A forward error correction (FEC) and unity-rate coded (URC) autoencoder (AE)-assisted communication system is proposed for the first time, which relies on soft iterative decoding for attaining a vanishingly low error probability. The AE-demapper is specifically designed for directly calculating the...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Luping, Xiang, Chao, Xu, Xiaoyu, Zhang |
---|---|
Định dạng: | Bài trích |
Ngôn ngữ: | English |
Nhà xuất bản: |
IEEE Transactions on Magnetics
2022
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9713687/ https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/5885 https://doi.org/10.1109/tvt.2022.3151246 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Unity-Rate Coding Improves the Iterative Detection Convergence of Autoencoder-Aided Communication Systems
theo: Luping, Xiang, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022) -
Turbo Detection Aided Autoencoder for Multi-Carrier Wireless Systems: Integrating Deep Learning into Channel Coded Systems
theo: Chao, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022) -
Turbo Detection Aided Autoencoder for Multicarrier Wireless Systems: Integrating Deep Learning Into Channel Coded Systems
theo: Chao, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022) -
Improving air pollutant prediction in Henan Province, China, by enhancing the concentration prediction accuracy using autocorrelation errors and an Informer deep learning model
theo: Kun, Cai, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023) -
Deep Learning-Aided Multicarrier Systems
theo: Luong, Thien Van
Nhà xuất bản: (2021)