[发明专利]一种基于深度神经网络的极化码译码方法在审
| 申请号： | 201810736700.5 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN108964672A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 李世宝;卢丽金;潘荔霞;刘建航;黄庭培;陈海华;邓云强 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | H03M13/13 | 分类号： | H03M13/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度神经网络的极化码译码方法，所述方法首先从收集、整理样本数据开始；然后设置参数进行建模，并采用反向传播算法来训练网络；然后再将Rate‑R结点对应的似然比输入到已完成训练的深度神经网络模型中，得到0或1；最后根据0、1状态执行简化的连续消除译码算法。该方法通过将深度神经网络技术与极化码译码技术进行结合，减少对Rate‑R结点的遍历操作，提高译码速度，降低译码时延。 | ||
| 搜索关键词： | 极化 译码 神经网络 结点 神经网络技术 神经网络模型 遍历操作 反向传播 设置参数 训练网络 样本数据 译码技术 译码时延 译码算法 状态执行 似然比 建模 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的极化码译码方法，其特征在于，所述方法用深度神经网络来辅助简化的连续消除译码算法进行快速译码，所述方法包括以下步骤：步骤1，准备样本数据，并采用归一化方法对样本数据进行预处理；步骤2，搭建深度神经网络，并训练深度神经网络；步骤3，在极化码译码阶段，将Rate‑R结点对应的似然比输入到深度神经网络模型中，得到0或1，并根据0、1状态执行简化的连续消除译码算法。
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