基于深度学习的速率兼容的凿孔极化码译码方案测试数据

基于深度学习的速率兼容的凿孔极化码译码方案测试数据主要面向能耗受限下的低复杂度解码技术研究，基于高性能服务器，利用Matlab、Python等软件产生，主要记录了不同方案下卷积神经网络解码器与传统解码方法的误码率性能（随信噪比变化的误码率与误帧率情况）、不同迭代次数下CNN译码器的误码率性能等仿真结果值，数据量11KB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向能耗受限下的低复杂度解码技术研究，提供了基于深度学习的速率兼容凿孔极化码译码方案的测试数据。它包含卷积神经网络解码器与传统方法在不同方案下的误码率性能（如随信噪比变化的误码率和误帧率）以及CNN译码器在不同迭代次数下的误码率性能仿真结果，数据量较小为11KB。