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一种基于深度学习的LDPC码迭代译码方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的LDPC码迭代译码方法,涉及信息传输技术领域。先采用标准BP迭代译码器对编码比特和信道噪声进行估计,以此得到信道噪声和信息位的估计值,然后用神经网络DNN对标准BP解码器的噪声估计误差进行去除,得到对信道噪声的更准确的估计,然后把得到的噪声估计在信道接收端做处理,再次重新输入到译码器中,不断迭代。本发明解决了现有技术中信道噪声对译码性能影响的技术问题。本发明有益效果为:得到对信道噪声的更准确的估计,提高解码信噪比,从而提高解码性能和降低算法复杂度。

著录项

  • 公开/公告号CN109728824A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201811488099.9

  • 发明设计人 郭锐;冉凡春;

    申请日2018-12-06

  • 分类号

  • 代理机构杭州杭诚专利事务所有限公司;

  • 代理人尉伟敏

  • 地址 310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区

  • 入库时间 2024-02-19 09:53:11

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):H03M13/11 申请日:20181206

    实质审查的生效

  • 2019-05-07

    公开

    公开

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