CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code Family

要約

Polar コードは、信頼性の高い通信のために広く使用されている最先端のコードであり、最近第 5 世代無線規格 (5G) に組み込まれました。
しかし、短いブロック長領域において効率的かつ信頼性の高い極デコーダを設計する余地がまだ残されています。
データ駆動型チャネル デコーダの最近の成功に動機付けられ、$\textbf{P}$ 用の新しい $\textbf{C}$ur$\textbf{RI}$culum ベースの $\textbf{S}$equential ニューラル デコーダを導入します。
オーラル コード (CRISP)。
私たちは、情報理論的な洞察に基づいて CRISP をトレーニングするための原則に基づいたカリキュラムを設計し、CRISP が逐次キャンセル (SC) デコーダーを上回り、Polar(32,16) および Polar(64,22) で最適に近い信頼性パフォーマンスを達成できることを示します。
) コード。
他のカリキュラムと比較して示すように、提案されたカリキュラムの選択は、CRISP の精度向上を達成するために重要です。
さらに注目すべきことに、CRISP は、既存の SC デコーダの信頼性が大幅に低い偏波調整畳み込み (PAC) コードにも容易に拡張できます。
私たちの知る限り、CRISP は PAC コード用の最初のデータ駆動型デコーダーを構築し、PAC(32,16) コードで最適に近いパフォーマンスを達成しました。

要約(オリジナル)

Polar codes are widely used state-of-the-art codes for reliable communication that have recently been included in the 5th generation wireless standards (5G). However, there remains room for the design of polar decoders that are both efficient and reliable in the short blocklength regime. Motivated by recent successes of data-driven channel decoders, we introduce a novel $\textbf{C}$ur$\textbf{RI}$culum based $\textbf{S}$equential neural decoder for $\textbf{P}$olar codes (CRISP). We design a principled curriculum, guided by information-theoretic insights, to train CRISP and show that it outperforms the successive-cancellation (SC) decoder and attains near-optimal reliability performance on the Polar(32,16) and Polar(64,22) codes. The choice of the proposed curriculum is critical in achieving the accuracy gains of CRISP, as we show by comparing against other curricula. More notably, CRISP can be readily extended to Polarization-Adjusted-Convolutional (PAC) codes, where existing SC decoders are significantly less reliable. To the best of our knowledge, CRISP constructs the first data-driven decoder for PAC codes and attains near-optimal performance on the PAC(32,16) code.

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