KR102379366B1 - Channel Decoding Method using Auto Encoder - Google Patents

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KR102379366B1 KR1020190105890A KR20190105890A KR102379366B1 KR 102379366 B1 KR102379366 B1 KR 102379366B1 KR 1020190105890 A KR1020190105890 A KR 1020190105890A KR 20190105890 A KR20190105890 A KR 20190105890A KR 102379366 B1 KR102379366 B1 KR 102379366B1
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송영준
조현우
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금오공과대학교 산학협력단
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Abstract

오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법은 노이즈가 부가된 입력 데이터를 오토 인코더(Auto Encoder)에서 처리하는 단계와, 오토 인코더(Auto Encoder)에서 출력되는 데이터를 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The channel decoding method using the auto encoder includes the steps of processing input data to which noise is added by an auto encoder and processing data output from the auto encoder with a Golay code. characterized by including.

Description

오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법{Channel Decoding Method using Auto Encoder}Channel Decoding Method using Auto Encoder}

본 발명은 채널 디코딩 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a channel decoding method, and more particularly, to a channel decoding method using an auto encoder.

도 1은 일반적인 통신 시스템의 개념도이다.1 is a conceptual diagram of a general communication system.

도 1을 참조하면, 통신 시스템은 송신단으로부터 전송된 코드(메시지)를 수신단에서 수신할 때 노이즈가 유입된다.Referring to FIG. 1 , in the communication system, noise is introduced when a receiving end receives a code (message) transmitted from a transmitting end.

특히, 고속으로 데이터를 전송하는 통신 시스템이나, 무선채널을 이용하여 데이터를 전송할 경우 노이즈가 많이 유입되므로, 노이즈로 인한 오류를 정정하기 위해 여러 가지 채널 코딩 기법을 적용하고 있다.In particular, since a lot of noise is introduced when data is transmitted using a communication system that transmits data at high speed or a wireless channel, various channel coding techniques are applied to correct errors caused by noise.

도 2는 일반적인 오토 인코더(Auto Encoder)의 개념도이다.2 is a conceptual diagram of a general auto encoder.

도 2를 참조하면, 오토인코더(Autoencoder, AE)는 입력을 해당 출력으로 복사하려고 설계된 신경망이다. 내부적으로, 숨겨진 레이어(Hidden Layer)를 가지고 있으며, 네트워크는 encoder function = f(x)와 decoder = g(h)를 생성하는 인코더/디코더 두 부분으로 구성되어 있다.Referring to FIG. 2 , an autoencoder (AE) is a neural network designed to copy an input to a corresponding output. Internally, it has a hidden layer, and the network consists of two parts: an encoder/decoder that generates an encoder function = f(x) and a decoder = g(h).

입력 레이어(Input layer)와 출력 레이어(Output layer)의 노드 개수는 동일하고, 중간의 히든 레이어(Hidden layer)을 기준으로 인코딩(Encoding) 부분과 디코딩(Decoding) 부분이 대칭적(symmetric)이다(weighting, bias, node의 개수 등). 일반적으로 히든 레이어(Hidden layer)의 노드 개수는 입력 레이어(입력 데이터의 크기) 보다 작은 수를 갖는다.The number of nodes of the input layer and the output layer is the same, and the encoding part and the decoding part are symmetric based on the hidden layer in the middle (symmetric) ( weighting, bias, number of nodes, etc.). In general, the number of nodes of the hidden layer is smaller than that of the input layer (size of input data).

오토 인코더(Auto Encoder)는 출력값을 입력값의 근사로 하는 함수를 학습하는 비지도 학습이다. 입력을 히든 레이어로 인코딩하고 인코딩된 히든 유닛을 디코딩해서 입력과 사이즈가 같은 출력을 한다.Auto encoder is unsupervised learning that learns a function that takes an output value as an approximation of an input value. The input is encoded as a hidden layer and the encoded hidden unit is decoded to output the same size as the input.

이때 인코딩 과정에서 입력이 압축되는데 입력값이 압축됨으로써 입력에서 출력으로의 손실은 발생한다. 이러한 압축 과정의 일환으로 입력이 무작위적이 아니라는 가정 하에 히든 유닛이 입력의 피처(주요특징)를 학습하게 된다. In this case, the input is compressed during the encoding process, and as the input value is compressed, loss from input to output occurs. As part of this compression process, the hidden unit learns the features (main features) of the input under the assumption that the input is not random.

한편, 노이즈가 추가된 코드(메시지) - 입력 데이터 - 를 오토 인코더(Auto Encoder)에 입력으로 줄 경우, 노이즈가 제거된 코드(메시지)를 획득할 수 있으나 노이즈 제거률이 낮은 단점이 있다.On the other hand, when a code (message) with noise added - input data - is input to an auto encoder, a code (message) with noise removed can be obtained, but the noise removal rate is low.

KRKR 10-2010-000377410-2010-0003774 AA

본 발명은 상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 제안된 것으로, 오토 인코더(Auto Encoder)와 골레이 코드(Golay code)를 함께 사용하여 오류를 제거하고 정확한 정보를 추출할 수 있는 오토 인코더를 사용한 채널 디코딩 방법을 제공한다.The present invention has been proposed to solve the above technical problem, and a channel using an auto encoder capable of removing errors and extracting accurate information by using an auto encoder and a Golay code together A decoding method is provided.

상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 노이즈가 부가된 입력 데이터를 오토 인코더(Auto Encoder)에서 처리하는 단계와, 오토 인코더(Auto Encoder)에서 출력되는 데이터를 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 단계를 포함하는 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법이 제공된다.According to an embodiment of the present invention for solving the above problems, the steps of processing input data to which noise is added by an auto encoder, and data output from the auto encoder are converted to a Golay code (Golay) code) is provided, a channel decoding method using an auto-encoder comprising the step of processing.

또한, 본 발명에 포함되는 오토 인코더(Auto Encoder)는 순차적으로 처리하는 7개의 히든 레이어를 포함하고, 각 히든 레이어의 노드 수는 4번째 히든 레이어를 기준으로 증가하다가 감소하되 상기 4번째 히든 레이어를 기준으로 노드의 수가 대칭적인 것을 특징으로 한다.In addition, the auto encoder included in the present invention includes seven hidden layers that are sequentially processed, and the number of nodes of each hidden layer increases and then decreases based on the fourth hidden layer, but the fourth hidden layer is It is characterized in that the number of nodes is symmetric as a reference.

또한, 본 발명에서 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 단계는, 신드롬(syndrome)을 이용한 3비트 에러정정 능력을 갖는 (23, 12) 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the present invention, the step of processing with a Golay code is characterized by processing with a (23, 12) Golay code having a 3-bit error correction capability using a syndrome. .

본 발명의 실시예에 따른 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법은, 오토 인코더(Auto Encoder)와 골레이 코드(Golay code)를 함께 사용하여 종래보다 정확한 정보를 추출할 수 있다.In the channel decoding method using an auto encoder according to an embodiment of the present invention, information can be extracted more accurately than in the related art by using an auto encoder and a Golay code together.

즉, 노이즈가 부가된 입력 데이터를 오토 인코더(Auto Encoder)를 이용하여 1차적으로 노이즈를 제거한 후, 다시 골레이 코드(Golay code)로 2차적으로 노이즈 제거하는 방법을 통해 정확한 정보를 추출할 수 있다.That is, accurate information can be extracted by first removing noise from input data to which noise is added using an auto encoder, and then secondarily removing noise with a Golay code. there is.

이와 같이, 전송된 정보에 포함된 노이즈를 미리 학습된 오토 인코더(Auto Encoder)를 사용하여 딥러닝 기법으로 노이즈를 1차적으로 제거한 후, 채널 디코딩 기법인 골레이 코드(Golay code)를 다시 적용하여 우수한 오류 정정 능력을 갖는 채널 디코딩 방법을 제안하였다.In this way, the noise included in the transmitted information is first removed by a deep learning technique using an auto encoder that has been learned in advance, and then the Golay code, which is a channel decoding technique, is applied again. A channel decoding method with excellent error correction capability has been proposed.

따라서 제안된 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법은, 정보전송 중에 부가된 노이즈로 인하여 수신 신호에 오류가 발생한 경우, 오류를 제거하고 정확한 정보를 추출하는데 사용될 수 있다. 즉, 모든 디지털 통신기기, 정보 송수신 장치에 적용 가능하다. 즉, 스마트폰, 위성 송수신 장치, 무전기, 무선 전화기, 와이파이 공유기, 이동통신 기지국 등에 적용될 수 있다.Therefore, the proposed channel decoding method using an auto-encoder can be used to remove an error and extract accurate information when an error occurs in a received signal due to noise added during information transmission. That is, it is applicable to all digital communication devices and information transmission/reception devices. That is, it can be applied to a smart phone, a satellite transceiver, a walkie-talkie, a wireless phone, a Wi-Fi router, a mobile communication base station, and the like.

도 1은 일반적인 통신 시스템의 개념도
도 2는 일반적인 오토 인코더(Auto Encoder)의 개념도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법을 나타낸 개념도
도 4는 각 히든 레이어의 노드 수의 변화를 나타낸 도면
도 5는 각 히든 레이어의 activation function, optimazier, loss function 을 나타낸 도면
도 6은 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면1 is a conceptual diagram of a general communication system;
Figure 2 is a conceptual diagram of a general auto encoder (Auto Encoder)
3 is a conceptual diagram illustrating a channel decoding method using an auto-encoder according to an embodiment of the present invention;
4 is a diagram illustrating a change in the number of nodes of each hidden layer;
5 is a diagram showing the activation function, optimazier, and loss function of each hidden layer
6 is a view showing a simulation result of a channel decoding method using an auto encoder;

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings in order to describe in detail enough that a person of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement the technical idea of the present invention.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법을 나타낸 개념도이고, 도 4는 각 히든 레이어의 노드 수의 변화를 나타낸 도면이고, 도 5는 각 히든 레이어의 activation function, optimizer, loss function 을 나타낸 도면이다.3 is a conceptual diagram illustrating a channel decoding method using an auto-encoder according to an embodiment of the present invention, FIG. 4 is a diagram illustrating a change in the number of nodes of each hidden layer, and FIG. 5 is an activation function, an optimizer, It is a diagram showing the loss function.

상기와 같이 구성되는 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법의 주요동작은 다음과 같이 이루어진다.The main operation of the channel decoding method using the auto encoder configured as described above is performed as follows.

도 3 내지 도 5를 참조하면, 통신 시스템의 송신 측에서 송신된 입력 데이터는 채널 환경을 거치면서 노이즈가 부가되어 수신 측에 수신된다.3 to 5 , input data transmitted from the transmitting side of the communication system is received at the receiving side by adding noise while passing through a channel environment.

본 발명에서 제안한 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법은,The channel decoding method using the auto-encoder proposed in the present invention is,

노이즈가 부가된 입력 데이터를 오토 인코더(Auto Encoder)에 전달하여 1차적으로 노이즈(Noise)를 제거하는 단계를 진행한다.The noise-added input data is transferred to an auto encoder to first remove noise.

이때, 노이즈(Noise)를 더 제거하기 위해 오토 인코더(Auto Encoder)에서 출력되는 데이터를 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 단계를 진행한다.At this time, in order to further remove noise, a step of processing data output from an auto encoder with a Golay code is performed.

일반적으로 오토 인코더(Auto Encoder)의 히든 레이어의 노드 수는 입력 데이터의 크기(비트 수)보다 작은 수를 갖도록 구성된다. 하지만, 제안된 오토 인코더(Auto Encoder)는 도 4에 도시된 바와 같이, 데이터를 순차적으로 처리하는 7개의 히든 레이어로 구성되면서 각 히든 레이어의 노드 수가 증가하다가 감소하도록 구성되고, 히든 레이어의 노드 수가 입력 레이어의 노드 수보다 크도록 구성된다.In general, the number of nodes of the hidden layer of the auto encoder is configured to have a smaller number than the size (number of bits) of the input data. However, as shown in FIG. 4 , the proposed auto encoder is configured such that the number of nodes of each hidden layer increases and then decreases while it is composed of seven hidden layers that sequentially process data, and the number of nodes of the hidden layer It is configured to be larger than the number of nodes in the input layer.

즉, 오토 인코더(Auto Encoder)는 순차적으로 처리하는 7개의 히든 레이어를 포함하고,That is, the auto encoder includes 7 hidden layers that are sequentially processed,

각 히든 레이어의 노드 수는 4번째 히든 레이어를 기준으로 증가하다가 감소하되 4번째 히든 레이어를 기준으로 노드의 수가 대칭적이 되도록 구성되었다.The number of nodes in each hidden layer increases and then decreases based on the 4th hidden layer, but the number of nodes is configured so that the number of nodes is symmetric based on the 4th hidden layer.

이때, 각 히든 레이어의 활성함수(activation function)은 ReLU function을 사용하고, 손실함수(loss function)은 cross entropy를 사용하고, 옵티마이져(optimizer)는 Adam optimizer 를 사용한다. 히든 레이어는 1번째 레이어부터 4번째 레이어까지는 노드의 수가 2배씩 증가하고, 4번째 레이어에서 7번째 레이어까지는 노드의 수가 2배씩 감소한다.In this case, the activation function of each hidden layer uses the ReLU function, the loss function uses cross entropy, and the optimizer uses the Adam optimizer. In the hidden layer, the number of nodes is doubled from the 1st layer to the 4th layer, and the number of nodes is doubled from the 4th layer to the 7th layer.

한편, 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 단계에서는, 신드롬(syndrome)을 이용한 3비트 에러정정 능력을 갖는 (23, 12) 골레이 코드(Golay code)를 이용하여 오토 인코더(Auto Encoder)에서 노이즈가 처리된 데이터를 다시 처리함으로써 노이즈를 추가적으로 제거한다.On the other hand, in the step of processing with a Golay code, an auto encoder using a (23, 12) Golay code having a 3-bit error correction capability using a syndrome Noise is additionally removed by reprocessing the noise-processed data.

도 6은 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.6 is a diagram illustrating a simulation result of a channel decoding method using an auto encoder.

도 6을 참조하면, 오토 인코더(Auto Encoder)와 골레이 코드(Golay code)를 함께 사용할 경우, (23, 12) 골레이 코드(Golay code)만을 사용하였을 때 보다 SNR(Signal-to-noise ratio)에 대한 BER(bit error rate)이 0.5dB 정도의 성능향상이 발생한다.Referring to FIG. 6 , when an auto encoder and a Golay code are used together, (23, 12) a signal-to-noise ratio (SNR) than when only a Golay code is used. ), the BER (bit error rate) is improved by about 0.5 dB.

따라서 골레이 코드(Golay code)가 아닌 다른 채널 코딩과 오토 인코더(Auto Encoder)를 결합할 경우에도 성능 향상이 있다고 볼 수 있다.Therefore, it can be seen that there is a performance improvement even when an auto encoder is combined with a channel coding other than a Golay code.

본 시뮬레이션에서 노이즈가 부가된 입력 데이터는 23bits의 코드 길이를 갖고 있으며, BPSK(Binary Phase Shift Keying)를 이용한 (23, 12) 골레이 코드(Golay code)를 사용하였다. In this simulation, the noise-added input data has a code length of 23 bits, and a (23, 12) Golay code using BPSK (Binary Phase Shift Keying) is used.

오토 인코더(Auto Encoder)를 단독으로 사용했을 경우, BPSK(Binary Phase Shift Keying) 보다 1.5dB 성능향상이 있었다. 하지만, 신드롬(syndrome)을 이용한 (23, 12) 골레이 코드(Golay code)보다는 0.5dB 성능하락이 발생했다.When the auto encoder was used alone, there was a 1.5dB performance improvement over BPSK (Binary Phase Shift Keying). However, 0.5dB performance degradation occurred compared to the (23, 12) Golay code using the syndrome.

마지막으로 오토 인코더(Auto Encoder)와 골레이 코드(Golay code)를 함께 사용할 경우, 골레이 코드(Golay code)를 사용할 때보다 0.5dB 성능향상이 이루어졌다.Finally, when the Auto Encoder and the Golay code are used together, 0.5dB performance improvement was achieved compared to when the Golay code was used.

즉, 본원발명은 오토 인코더와 채널 코딩 기법을 결합하여 에러정정능력을 향상시키는 결과를 얻었다. 본 발명의 실시예에서는 채널 코딩 기법 중 하나인 골레이 코드(Golay code)를 사용하였으나, 오토 인코더(Auto Encoder)에서 처리된 데이터를 다양한 다른 채널 코딩 기법을 적용할 경우에도 에러정정능력이 향상될 수 있을 것이다.That is, the present invention obtained the result of improving the error correction capability by combining the auto encoder and the channel coding technique. Although a Golay code, which is one of the channel coding techniques, is used in the embodiment of the present invention, the error correction ability can be improved even when various other channel coding techniques are applied to the data processed by the auto encoder. will be able

본 발명의 실시예에 따른 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법은, 오토 인코더(Auto Encoder)와 골레이 코드(Golay code)를 함께 사용하여 종래보다 정확한 정보를 추출할 수 있다.In the channel decoding method using an auto encoder according to an embodiment of the present invention, information can be extracted more accurately than in the related art by using an auto encoder and a Golay code together.

즉, 노이즈가 부가된 입력 데이터를 오토 인코더(Auto Encoder)를 이용하여 1차적으로 노이즈를 제거한 후, 다시 골레이 코드(Golay code)로 2차적으로 노이즈 제거하는 방법을 통해 정확한 정보를 추출할 수 있다.That is, accurate information can be extracted by first removing noise from input data to which noise is added using an auto encoder, and then secondarily removing noise with a Golay code. there is.

이와 같이, 전송된 정보에 포함된 노이즈를 미리 학습된 오토 인코더(Auto Encoder)를 사용하여 딥러닝 기법으로 노이즈를 1차적으로 제거한 후, 채널 디코딩 기법인 골레이 코드(Golay code)를 다시 적용하여 우수한 오류 정정 능력을 갖는 채널 디코딩 방법을 제안하였다.In this way, the noise included in the transmitted information is first removed by a deep learning technique using an auto encoder that has been learned in advance, and then the Golay code, which is a channel decoding technique, is applied again. A channel decoding method with excellent error correction capability has been proposed.

따라서 제안된 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법은, 정보전송 중에 부가된 노이즈로 인하여 수신 신호에 오류가 발생한 경우, 오류를 제거하고 정확한 정보를 추출하는데 사용될 수 있다. 즉, 모든 디지털 통신기기, 정보 송수신 장치에 적용 가능하다. 즉, 스마트폰, 위성 송수신 장치, 무전기, 무선 전화기, 와이파이 공유기, 이동통신 기지국 등에 적용될 수 있다.Therefore, the proposed channel decoding method using an auto-encoder can be used to remove an error and extract accurate information when an error occurs in a received signal due to noise added during information transmission. That is, it is applicable to all digital communication devices and information transmission/reception devices. That is, it can be applied to a smart phone, a satellite transceiver, a walkie-talkie, a wireless phone, a Wi-Fi router, a mobile communication base station, and the like.

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As such, those skilled in the art to which the present invention pertains will understand that the present invention may be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential characteristics thereof. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.

Claims (4)

노이즈가 부가된 입력 데이터를 오토 인코더(Auto Encoder)에서 처리하는 단계; 및
상기 오토 인코더(Auto Encoder)에서 출력되는 데이터를 미리 설정된 채널 디코딩 방식으로 처리하는 단계;를 포함하고,
상기 오토 인코더(Auto Encoder)는 순차적으로 처리하는 7개의 히든 레이어를 포함하고, 각 히든 레이어의 노드 수는 4번째 히든 레이어를 기준으로 증가하다가 감소하되 상기 4번째 히든 레이어를 기준으로 노드의 수가 대칭적이고, 상기 히든 레이어는 1번째 레이어부터 4번째 레이어까지는 노드의 수가 2배씩 증가하고, 4번째 레이어에서 7번째 레이어까지는 노드의 수가 2배씩 감소하고, 히든 레이어의 노드 수가 입력 레이어의 노드 수보다 크도록 구성되며,
각 히든 레이어의 활성함수(activation function)는 ReLU function을 사용하고, 손실함수(loss function)는 cross entropy를 사용하고, 옵티마이져(optimizer)는 Adam optimizer를 사용하는 것을 특징으로 하는 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법.
processing the input data to which noise is added by an auto encoder; and
Including; processing the data output from the auto encoder in a preset channel decoding method;
The auto encoder includes seven hidden layers that are sequentially processed, and the number of nodes in each hidden layer increases and then decreases based on the fourth hidden layer, but the number of nodes is symmetric with respect to the fourth hidden layer In the hidden layer, the number of nodes increases by two times from the first layer to the fourth layer, the number of nodes decreases by two times from the fourth layer to the seventh layer, and the number of nodes in the hidden layer is greater than the number of nodes in the input layer. It is composed of
Channel using an auto-encoder, characterized in that the activation function of each hidden layer uses the ReLU function, the loss function uses cross entropy, and the optimizer uses the Adam optimizer. decoding method.
 노이즈가 부가된 입력 데이터를 오토 인코더(Auto Encoder)에서 처리하는 단계; 및
상기 오토 인코더(Auto Encoder)에서 출력되는 데이터를 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 단계;를 포함하고,
상기 오토 인코더(Auto Encoder)는 순차적으로 처리하는 7개의 히든 레이어를 포함하고, 각 히든 레이어의 노드 수는 4번째 히든 레이어를 기준으로 증가하다가 감소하되 상기 4번째 히든 레이어를 기준으로 노드의 수가 대칭적이고, 상기 히든 레이어는 1번째 레이어부터 4번째 레이어까지는 노드의 수가 2배씩 증가하고, 4번째 레이어에서 7번째 레이어까지는 노드의 수가 2배씩 감소하고, 히든 레이어의 노드 수가 입력 레이어의 노드 수보다 크도록 구성되며,
각 히든 레이어의 활성함수(activation function)는 ReLU function을 사용하고, 손실함수(loss function)는 cross entropy를 사용하고, 옵티마이져(optimizer)는 Adam optimizer를 사용하는 것을 특징으로 하는 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법.
processing the input data to which noise is added by an auto encoder; and
Including; processing the data output from the auto encoder as a Golay code (Golay code);
The auto encoder includes seven hidden layers that are sequentially processed, and the number of nodes in each hidden layer increases and then decreases based on the fourth hidden layer, but the number of nodes is symmetric with respect to the fourth hidden layer In the hidden layer, the number of nodes increases by two times from the first layer to the fourth layer, the number of nodes decreases by two times from the fourth layer to the seventh layer, and the number of nodes in the hidden layer is greater than the number of nodes in the input layer. It is composed of
Channel using an auto-encoder, characterized in that the activation function of each hidden layer uses the ReLU function, the loss function uses cross entropy, and the optimizer uses the Adam optimizer. decoding method.
 삭제delete 제2항에 있어서,
상기 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 단계는,
신드롬(syndrome)을 이용한 3비트 에러정정 능력을 갖는 (23, 12) 골레이 코드(Golay code)로 처리하는 것을 특징으로 하는 오토 인코더를 이용한 채널 디코딩 방법.3. The method of claim 2,
The step of processing with the Golay code,
A channel decoding method using an auto-encoder, characterized in that the (23, 12) Golay code having a 3-bit error correction capability using a syndrome is processed.
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