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申请/专利权人:杭州海宴科技有限公司
摘要:本发明涉及信道解码技术领域,具体涉及一种针对代数码的解码方法及系统。该方法包括:步骤1获得代数码的因子图,步骤2依照因子图建立可迭代解码的神经网络解码器,该神经网络解码其中,每次迭代时会分配不同的权重。步骤3向神经网络解码器输入接收向量r,在最大迭代次数Imax次迭代译码后,基于得到解码后的码字。针对代数码的解码方法及系统中包含了前述的神经网络解码器,并按照前述方法执行解码。该方法和系统有效的降低了针对代数码的BP解码的误码率。
主权项:1.针对代数码的解码方法,其特征在于,包括:步骤1获得代数码的因子图其中表示变量节点集合,第i个变量节点表示为vi;表示校验节点集合,第j个校验节点表示为cj;表示边的集合,第i个变量节点与第j个校验节点间的边表示为cjvi,cj;步骤2依照因子图以及以下叙述展开神经网络,建立可迭代解码的神经网络解码器:各校验节点cj建模为校验节点模块,每个模块中包含由一输入层和一输出层组成的神经网络,输入层和输出层中的节点数量一致,输入层输出层中各个节点对应于该校验节点cj所连接的一条边vi,cj,vi∈Ncj,Ncj表示因子图中与cj连接的变量节点的集合;对每个校验点模块的第k次迭代,其输入层中对应边vi,cj的节点输入前一次迭代给出的变量节点vi对校验节点cj的似然率输入输出层中对应边vi,cj的节点从输出方向连接至对应于变量节点vi的似然率计算节点;输入层和输出层之间的连接对应于以下似然率输出计算展开; 其中,为输出层中对应边vi,cj的节点的似然率输出,min表示取最小值,sign为符号函数,为通过训练得到的当次迭代的权重,为变量节点vi的输出似然率;变量节点vi的似然率计算节点处的似然率输出计算如下: 其中,Nvj表示因子图中与vi连接的校验节点的集合;对于解码器的第一次迭代,有,ri∈r,为变量节点vi的信道接收似然比,r为从信道解调得到的接收对数似然比LLR接收向量;对于最后一个迭代,有最终的变量节点vi的最终似然比输出如下: 步骤3向神经网络解码器输入接收向量r,在最大迭代次数Imax次迭代译码后,基于oik得到解码后的码字。
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