Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks
The work is devoted to the study of increasing the efficiency of functioning of modern wireless technologies 5G and 6G. The article presents a method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks of the multilevel perceptron type and the decoding uncertainty i...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://es-journal.in.ua/article/view/358189 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Environmental safety and natural resources |
Репозитарії
Environmental safety and natural resources| _version_ | 1863039801103482880 |
|---|---|
| author | Zaitseva, Liliia |
| author_facet | Zaitseva, Liliia |
| author_sort | Zaitseva, Liliia |
| baseUrl_str | http://es-journal.in.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-04-20T15:28:04Z |
| description | The work is devoted to the study of increasing the efficiency of functioning of modern wireless technologies 5G and 6G. The article presents a method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks of the multilevel perceptron type and the decoding uncertainty indicator.The use of neural networks of the multilevel perceptron type for adjusting the external logarithmic ratios of the likelihood functions of probabilistic algorithms for decoding parallel and sequential turbo codes is considered.Turbo codes are decoded using the maximum a posteriori probabilities (MAP) decoding algorithm, which calculates the posterior probability of each decoded symbol, minimizing the probability of an information symbol (bit) error.The aim of the work is to develop a method for parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks of the multilevel perceptron type and a decoding uncertainty indicator.The use of the decoding uncertainty indicator for parallel and sequential turbo codes at the training stage when determining the weight coefficients of the weight matrix and when functioning of neural networks is proposed. |
| doi_str_mv | 10.32347/2411-4049.2026.1.214-224 |
| first_indexed | 2026-04-21T01:00:08Z |
| format | Article |
| id | es-journalinua-article-358189 |
| institution | Environmental safety and natural resources |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-04-21T01:00:08Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Kyiv National University of Construction and Architecture |
| record_format | ojs |
| spelling | es-journalinua-article-3581892026-04-20T15:28:04Z Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks Метод параметричної адаптації паралельних та послідовних турбо кодів з використанням нейронних мереж Zaitseva, Liliia 5G 6G wireless technologies turbo codes neural networks multi-layer perceptron decoding uncertainty 5G 6G безпровідні технології турбо коди нейронні мережі багаторівневий персепторон невизначеність декодування The work is devoted to the study of increasing the efficiency of functioning of modern wireless technologies 5G and 6G. The article presents a method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks of the multilevel perceptron type and the decoding uncertainty indicator.The use of neural networks of the multilevel perceptron type for adjusting the external logarithmic ratios of the likelihood functions of probabilistic algorithms for decoding parallel and sequential turbo codes is considered.Turbo codes are decoded using the maximum a posteriori probabilities (MAP) decoding algorithm, which calculates the posterior probability of each decoded symbol, minimizing the probability of an information symbol (bit) error.The aim of the work is to develop a method for parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks of the multilevel perceptron type and a decoding uncertainty indicator.The use of the decoding uncertainty indicator for parallel and sequential turbo codes at the training stage when determining the weight coefficients of the weight matrix and when functioning of neural networks is proposed. Роботу присвячено дослідженню підвищення ефективності функціонування сучасних безпровідних технологій 5G та 6G. В статті представлено метод параметричної адаптації паралельних та послідовних турбо кодів з використанням нейронних мереж типу багаторівневий персепторон та показника невизначеності декодування.Розглянуто використання нейронних мереж типу багаторівневий персепторон для коригування зовнішніх логарифмічних відношень функцій правдоподібності ймовірнісних алгоритмів декодування паралельних та послідовних турбо кодів. Декодування турбо кодів відбувається за допомогою алгоритму декодування по максимуму апостеріорної ймовірності MAP (maximum a posteriori probabilities), який здійснює розрахунок апостеріорної ймовірності кожного декодованого символу, мінімізуючи ймовірність помилки інформаційного символу (біта).Метою роботи є розробка методу параметричної адаптації паралельних та послідовних турбо кодів з використанням нейронних мереж типу багаторівневий персепторон та показника невизначеності декодування.Запропоновано використання показника невизначеності декодування паралельних та послідовних турбо кодів на етапі навчання при визначенні вагових коефіцієнтів матриці ваг та при функціонуванні нейронних мереж. Kyiv National University of Construction and Architecture 2026-04-03 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/358189 10.32347/2411-4049.2026.1.214-224 Environmental safety and natural resources; Vol. 57 No. 1 (2026): Environmental safety and natural resources; 214-224 Екологічна безпека та природокористування; Том 57 № 1 (2026): Екологічна безпека та природокористування; 214-224 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2026.1 uk https://es-journal.in.ua/article/view/358189/344111 Copyright (c) 2026 Л.І. Зайцева http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | 5G 6G wireless technologies turbo codes neural networks multi-layer perceptron decoding uncertainty Zaitseva, Liliia Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks |
| title | Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks |
| title_alt | Метод параметричної адаптації паралельних та послідовних турбо кодів з використанням нейронних мереж |
| title_full | Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks |
| title_fullStr | Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks |
| title_full_unstemmed | Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks |
| title_short | Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks |
| title_sort | method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks |
| topic | 5G 6G wireless technologies turbo codes neural networks multi-layer perceptron decoding uncertainty |
| topic_facet | 5G 6G wireless technologies turbo codes neural networks multi-layer perceptron decoding uncertainty 5G 6G безпровідні технології турбо коди нейронні мережі багаторівневий персепторон невизначеність декодування |
| url | https://es-journal.in.ua/article/view/358189 |
| work_keys_str_mv | AT zaitsevaliliia methodofparametricadaptationofparallelandsequentialturbocodesusingneuralnetworks AT zaitsevaliliia metodparametričnoíadaptacííparalelʹnihtaposlídovnihturbokodívzvikoristannâmnejronnihmerež |