[发明专利]一种基于深度学习的极化码翻转译码方法及系统在审
| 申请号： | 201911042171.X | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110798228A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 李丽;宋文清;傅玉祥;何书专 | 申请（专利权）人： | 南京宁麒智能计算芯片研究院有限公司 |
| 主分类号： | H03M13/13 | 分类号： | H03M13/13;H03M13/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32346 江苏瑞途律师事务所 | 代理人： | 金龙 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的极化码翻转译码方法及系统，属于无线通信领域。本发明的方法为先构建神经网络单元并进行训练，再将译码单元输出的软信息输入至神经网络单元得到可能的译码错误位置；而后将可能的译码错误位置反馈至译码单元，译码单元将译码错误位置的译码结果进行翻转，而后重新开始译码直至得到译码结果。本发明的系统包括神经网络单元和译码单元，神经网络单元和译码单元相连接；译码单元包括置信传播单元、校验单元和翻转单元。本发明解决了现有技术中传统的翻转译码算法复杂度较高，性能不够理想的不足，降低译码复杂度，满足通信系统不同的信道环境及配置要求。 | ||
| 搜索关键词： | 译码单元 神经网络单元 译码 错误位置 翻转 译码结果 译码方法及系统 无线通信领域 译码复杂度 翻转单元 配置要求 校验单元 信道环境 译码算法 置信传播 重新开始 极化 传统的 复杂度 软信息 通信系统 构建 反馈 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的极化码翻转译码方法，其特征在于，先构建神经网络单元并进行训练，再将译码单元输出的软信息输入至训练好的神经网络单元中得到可能的译码错误位置；而后将可能的译码错误位置反馈至译码单元，译码单元将译码错误位置的译码结果进行翻转，根据翻转位的信息重新开始译码，直至得到译码结果。/n
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