【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種偏移最小和ldpc碼譯碼算法，屬于譯碼。
技術(shù)介紹
1、在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，信道編碼是確保數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)闹匾夹g(shù)。信道編碼通過在傳輸?shù)臄?shù)據(jù)中加入冗余信息，以便接收方能糾正因噪聲、干擾和信號衰減等引起的錯誤。常見的信道編碼方案包括卷積碼、渦輪碼和低密度奇偶校驗碼(ldpc碼)。ldpc碼是一種有效的信道編碼方式，具有接近香農(nóng)極限的性能。ldpc碼的編碼和譯碼過程通過圖論來描述，特別是使用稀疏圖(比特圖和檢查圖)來表示。它們的關(guān)鍵特性包括：1)稀疏性：ldpc矩陣的行和列中只有少量的非零元素，使得編碼和譯碼計算復(fù)雜度降低。2)可擴(kuò)展性：ldpc碼可以根據(jù)需求調(diào)整長度和碼率，適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。
2、傳統(tǒng)的ldpc譯碼算法主要包括置信傳播(bp)算法和最小和算法(min-sum)。置信傳播算法是基于迭代的方法，通過在比特圖和檢查圖之間傳遞消息，逐步更新每個比特的置信度。這種方法性能優(yōu)越，但在高信噪比環(huán)境下可能會收斂較慢。最小和算法是簡化的置信傳播算法，通過選擇最小值來減少計算復(fù)雜度，但在性能上會有所折衷。
3、近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在許多領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，尤其是在圖像處理和自然語言處理領(lǐng)域。研究人員逐漸開始探索深度學(xué)習(xí)在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用，包括信道估計、信道編碼和譯碼等。而模型驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)將傳統(tǒng)的模型設(shè)計與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(dnn)來逼近復(fù)雜的信道模型或譯碼過程。該方法的關(guān)鍵在于：1)物理知識融入：通過結(jié)合領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，提高模型的性能和可靠性。2)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計：設(shè)計能夠
4、現(xiàn)有傳統(tǒng)ldpc譯碼算法通常需要多個迭代才能收斂，尤其是在低信噪比(snr)環(huán)境中。收斂速度慢可能導(dǎo)致譯碼延遲，影響實時系統(tǒng)的性能。并且在高復(fù)雜度的迭代過程中，尤其是當(dāng)碼長增大時，計算開銷會顯著增加。置信傳播算法涉及大量的消息傳遞和計算，導(dǎo)致較高的時延。最后傳統(tǒng)算法雖然在許多情況下表現(xiàn)良好，但在某些極端條件下，其性能可能會受到限制，無法達(dá)到接近香農(nóng)極限的性能。
5、綜合來看，傳統(tǒng)ldpc譯碼算法在收斂速度、計算復(fù)雜度、靈活性等方面存在一定的不足。而模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ldpc碼譯碼中的應(yīng)用融合了傳統(tǒng)信道編碼的優(yōu)勢和現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的靈活性。通過將這兩種技術(shù)結(jié)合，可以有效提高ldpc碼的譯碼性能，推動通信系統(tǒng)在高效性和可靠性方面的發(fā)展。這種研究方向不僅為ldpc碼的應(yīng)用提供了新的思路，也為下一代通信技術(shù)的創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)為解決傳統(tǒng)ldpc譯碼算法在收斂速度、計算復(fù)雜度、靈活性等方面存在不足的問題，進(jìn)而提出一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和ldpc碼譯碼算法。
2、本專利技術(shù)為解決上述問題采取的技術(shù)方案是：本專利技術(shù)具體包括：
3、步驟1、構(gòu)建一種模型驅(qū)動的偏移最小和算法網(wǎng)絡(luò)模型，所述網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、校驗節(jié)點層、變量節(jié)點層和輸出層；
4、步驟2、輸入層利用接收信號y計算接收信道llr進(jìn)行初始化；
5、步驟3、校驗節(jié)點層進(jìn)行計算cn-to-vn的llr值；
6、步驟4、變量節(jié)點層進(jìn)行計算vn-to-cn的llr值；
7、步驟5、輸出層計算最終譯碼輸出。
8、進(jìn)一步的，步驟2中計算公式如下：
9、
10、公式(1)中，σ2表示加性高斯白噪聲信道條件下的噪聲方差。
11、進(jìn)一步的，步驟3中計算公式如下：
12、
13、公式(2)中，α表示修正因子，vj表示第j行中'1'的列位置的集合，vj\i表示不包含變量節(jié)點vni的vj。
14、進(jìn)一步的，步驟4中計算公式為：
15、
16、公式(3)中，ci表示第i列(表示與vni相連的cn的集合)中'1'的行位置的集合，ci\j表示不包含校驗節(jié)點cnj的ci。
17、進(jìn)一步的，步驟5中計算公式為：
18、
19、公式(4)中，l為迭代次數(shù)，lmax為最大迭代次數(shù)。在輸出神經(jīng)元中，訓(xùn)練階段和測試階段分別采用σ(x)＝(1+e-x)-1和σ(x)＝(1+sgn(x))/2的激活函數(shù)。
20、本專利技術(shù)的有益效果是：
21、1、本專利技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)模型，所提出的譯碼過程通常能夠更快地收斂，特別是在大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的支持下；
22、2、雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練可能初期需要較多計算資源，但在推理階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以高效地并行處理，從而大幅降低實時譯碼的計算復(fù)雜度；
23、3、通過訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到各種信道特性，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。它們可以在不同的信道條件下進(jìn)行微調(diào)，提供更好的性能；
24、4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性映射來逼近最佳譯碼策略，從而在特定條件下實現(xiàn)更優(yōu)的譯碼性能，接近或超越傳統(tǒng)算法的性能極限；
25、5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和訓(xùn)練過程相對復(fù)雜，但一旦訓(xùn)練完成，推理過程的實現(xiàn)和優(yōu)化相對簡單，可以利用現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架輕松部署。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和LDPC碼譯碼算法，其特征在于，具體包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和LDPC碼譯碼算法，其特征在于，步驟2中計算公式如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和LDPC碼譯碼算法，其特征在于，步驟3中計算公式如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和LDPC碼譯碼算法，其特征在于，步驟4中計算公式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和LDPC碼譯碼算法，其特征在于，步驟5中計算公式為：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和ldpc碼譯碼算法，其特征在于，具體包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和ldpc碼譯碼算法，其特征在于，步驟2中計算公式如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模型驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏移最小和ldpc碼譯...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：韓帥，張昊嘉，陳晧，陳祖挺，
申請(專利權(quán))人：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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