[发明专利]一种多层神经网络辅助的罚对偶分解信道译码方法有效
| 申请号： | 201911238262.0 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110995277B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 韦逸;赵明敏;赵民建;雷鸣 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H03M13/01 | 分类号： | H03M13/01;H03M13/11;H04L1/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种多层神经网络辅助的罚对偶分解信道译码方法，主要面向二进制线性码。该方法包括如下步骤：(1)基于信道译码构建最大似然优化问题；(2)通过将基本多面体的概念引入约束，将信道译码最大似然优化问题转化为基于奇偶校验多面体的译码优化问题；(3)引入解罚对偶分解法求解该译码优化问题，得到罚对偶分解信道译码器；(4)设计基于多层神经网络的校验多面体映射，通过训练获得学习参数，将基于多层神经网络的校验多面体映射引入罚对偶分解信道译码器，得到多层神经网络辅助的罚对偶分解信道译码器。本发明借助机器学习的力量进一步提升译码性能并且降低了译码延迟。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多层 神经网络 辅助 对偶 分解 信道 译码 方法 | ||
【主权项】：
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