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速率兼容的极化码构造及基于深度学习的译码研究
标题：速率兼容的极化码构造及基于深度学习的译码研究
摘要：
为了满足日益增长的数据传输需求，速率兼容的编码方案成为了一项重要的研究课题。极化码作为一种新型的编码方案，具有高性能和低复杂度的特点，因此在速率兼容编码中引起了广泛的关注。本文致力于研究速率兼容的极化码构造和基于深度学习的译码方法。
第一部分：引言
介绍极化码在通信领域的重要性和研究背景，概述速率兼容编码的需求和挑战，以及本文的研究目的和结构。
第二部分：极化码的速率兼容构造
详细介绍极化码的基本原理和构造方法，包括Arikan算法和升级版本的算法。然后，利用升级算法构造速率兼容的极化码，分析其性能和复杂度，并通过仿真实验进行验证。
第三部分：基于深度学习的极化码译码研究
介绍深度学习技术在通信领域的应用，包括前馈神经网络和卷积神经网络等。然后，提出基于深度学习的极化码译码方法，使用神经网络进行译码，并进行性能评估和比较实验。
第四部分：实验结果与分析
分别对基于深度学习的极化码译码和传统译码方法进行性能比较，并分析深度学习在极化码译码中的优势和不足之处。
第五部分：结论与展望
总结本文的研究成果，展望未来对速率兼容的极化码构造和基于深度学习的译码方法的研究方向和发展趋势。
参考文献：
列举本文使用的主要参考文献，包括相关的极化码研究和深度学习在通信领域的应用。
关键词：
速率兼容、极化码、编码、译码、深度学习、神经网络
注：本文只是根据提供的题目进行了简单的论文框架搭建，并没有具体的研究内容和实验等，实际写作时需要根据具体的研究内容进行补充和拓展。