基于强化学习的极化码通用序列设计
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内容提要
为推进6G应用的极化码设计，我们开发了一种基于强化学习的通用序列设计框架，适应多种信道条件和解码策略。该方法支持最长2048的码长，性能优于5G NR序列，在N=2048时比基线提高0.2 dB，关键在于物理法则约束学习、前瞻评估限制和多配置优化。
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关键要点
- 为推进6G应用的极化码设计，开发了一种基于强化学习的通用序列设计框架。
- 该框架适应多种信道条件和解码策略，支持最长2048的码长。
- 在N=2048时，该方法的性能优于5G NR序列，提升了0.2 dB。
- 关键因素包括物理法则约束学习、前瞻评估限制和多配置优化。
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