Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей

В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной коррекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки длиной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при использовании укороченного списка предлагается применять полносвязную нейронную сеть, выполняющую побитовую классификацию после основного цикла декодирования. Показано, что предложенный подход позволяет приблизить коэффициент битовой ошибки декодера с укороченным списком к показателям базового алгоритма со списком большей длины, не увеличивая количество перебираемых комбинаций.