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基于强化学习的极化码通用序列设计
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于强化学习的极化码通用序列设计框架，适用于6G应用。该方法可扩展至2048的码长，在5G支持的所有(N,K)配置中表现优异，相较于5G的NR序列，提供了最高0.2 dB的增益。关键在于结合物理法则约束学习、限制前瞻评估及多配置优化，提高学习效率。
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关键要点
- 本文提出了一种基于强化学习的极化码通用序列设计框架，适用于6G应用。
- 该框架可扩展至2048的码长，适合标准化使用。
- 在5G支持的所有(N,K)配置中，该方法相较于5G的NR序列表现优异，提供最高0.2 dB的增益。
- 关键在于结合物理法则约束学习、限制前瞻评估及多配置优化，提高学习效率。
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延伸问答
基于强化学习的极化码通用序列设计框架的主要特点是什么？
该框架适用于6G应用，支持最大2048的码长，并在5G的所有(N,K)配置中表现优异。
该框架相较于5G的NR序列有什么优势？
该方法提供最高0.2 dB的增益，表现优于5G的NR序列。
如何提高该框架的学习效率？
通过结合物理法则约束学习、限制前瞻评估及多配置优化来提高学习效率。
该框架的扩展性如何？
该框架可扩展至2048的码长，适合标准化使用。
极化码的通用序列设计框架适用于哪些应用？
该框架主要适用于6G应用。
该框架在多配置优化方面有什么创新？
框架通过联合多配置优化来提升学习效率，这是其创新之一。
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