[发明专利]一种基于神经网络的极化码BP译码方法有效
| 申请号： | 202010460627.0 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111711455B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 刘芳芳;曾志民;张瑞颐 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H03M13/13 | 分类号： | H03M13/13 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的极化码BP译码方法，属于无线通信技术领域。在非理想的信道环境下，将深度学习技术引入现有的极化码BP译码中进行优化设计，充分利用Transformer模型的并行计算和全局特征提取能力，对BP译码得到的粗估计噪声执行进一步的准确估计，然后将更新的LLR值反馈给连接的BP译码继续迭代，从而减少了噪声相关性对BP译码性能的影响，达到了提升BP译码可靠性的目的；同时，本发明所提方法可以在实现类似译码性能的同时，降低译码的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 极化 bp 译码 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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