[发明专利]一种基于深度学习的极化码FNSC译码器有效
| 申请号： | 201910040178.1 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109450459B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王秀敏;吴卓铤;单良;李君;洪波 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | H03M13/13 | 分类号： | H03M13/13 |
| 代理公司： | 杭州快知知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33293 | 代理人： | 杨冬玲 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 极化 fnsc 译码器 | ||
【权利要求书】：
1.一种改进的DNN与SC算法结合的极化码译码结构；设SC译码码树包含L层，所述的译码结构包括前S层的SC译码树(SL)、以及一个适用于所有F-SSC中特殊节点Rate-0，Rate-1，Rep，Spc以外的节点的DNN网络；所述译码结构引入F-SSC算法中的四种特殊节点Rate-0，Rate-1，Rep，Spc来简化译码计算过程；所述的DNN网络为深度学习全连接网络，其输入输出层的节点数由其所处的SC译码数的层数S所决定；所述的改进是通过在SC译码树的第S层处对所有节点进行分类，对所述四种特殊节点采用F-SSC特殊节点处理方法，对所述四种特殊节点以外的节点使用同一个DNN网络进行并行运算。
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