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- [发明专利]一种基于深度学习的删余卷积码码率识别方法-CN202310616307.3在审
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杨杰;闫昌宜;马瑛
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北京理工大学
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2023-05-29
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2023-07-25
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H03M13/01
- 本发明公开的一种基于深度学习的删余卷积码码率识别方法,属于信道编码参数识别技术领域。本发明通过建立基于一维多尺度卷积网络的识别模型，直接将一维的比特数据输入网络，输出分类识别结果，避免人工提取特征的复杂性；根据删余卷积码的线性相关性，采用能更好识别删余矩阵特征的多尺度卷积网络框架，相比较于其他的已有深度学习框架，能实现更高的识别率和更好的抗干扰能力；通过采用集成学习方法，同时将数据输入多个不同初始化的模型进行识别，并投票得出结果，有效地提升模型的鲁棒性，使得模型的抗干扰能力更强，面对不同的输入数据有更好的稳定性。本发明适用通信领域，提高信道编码的识别率、降低运算复杂度。
- 一种基于深度学习卷积码识别方法
- [发明专利]位置输出装置和位置输出方法-CN202310014889.8有效
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杨尚罡
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北京象帝先计算技术有限公司
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2023-01-06
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2023-05-19
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H03M13/01
- 本公开涉及集成电路技术领域，提供一种位置输出装置和位置输出方法，旨在降低位置输出时所需的逻辑级数，提升电路运行速度。其中，位置输出装置包括独热信号发生模块和位置计算模块；独热信号发生模块用于将n位的目标二进制数转换为独热向量，独热向量中1的位置与目标二进制数中拖尾1的位置对应；位置计算模块用于将独热向量的每个数据位的位置信息表示为m位的第一二进制数，将独热向量的每个数据位的数值复制成m个，m个数值形成m位的第二二进制数，对每个数据位的第一二进制数和第二二进制数执行按位与运算，得到每个数据位的第三二进制数，对n个第三二进制数执行按位或运算，输出拖尾1在目标二进制数中的位置。
- 位置输出装置方法
- [发明专利]基于神经网络的译码有效性检测方法及介质-CN202210344796.7在审
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屈代明;胡永康
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华中科技大学
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2022-03-31
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2022-06-24
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H03M13/01
- 本发明公开了一种基于神经网络的译码有效性检测方法及介质，属于纠错编码领域，方法包括：接收调制符号序列并进行解调，得到解调序列x，对解调序列x进行译码，得到译码码字c；将译码码字c映射为双极性序列，得到映射序列并计算映射序列与解调序列x之间的距离d；将解调序列x和距离d输入预置的神经网络，或者从所述解调序列x的绝对值序列x*和距离d中提取特征参数向量β输入神经网络，得到UERe；根据UERe与预设UER阈值之间的大小关系，判断译码码字c是否为有效译码码字。利用神经网络实现译码算法中的卷积运算，加快处理速度，减少处理时间，降低通信延时，在高可靠低延时场景中具有重要应用前景。
- 基于神经网络译码有效性检测方法介质
- [发明专利]一种基于编码约束的突发误码检测方法-CN202110611559.8有效
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李林涛;罗裕全;戴晓明
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北京科技大学
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2021-06-02
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2021-08-13
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H03M13/01
- 本发明提供一种基于编码约束的突发误码检测方法，属于信道编码技术领域。所述方法包括：在译码前，对译码初始信息进行硬判决；根据硬判决结果和LDPC码校验矩阵计算伴随式，根据伴随式生成误码指示序列；对生成的误码指示序列构造初始搜索窗口，采用滑动搜索的方式统计滑动窗口内的误码率估计值，并将误码率估计值与预设门限值比较，判断是否存在连续突发误码；若存在连续突发误码，则采用双向迭代窗口搜索的方法，确定突发误码的起始和结束位置，根据得到的突发误码的起始和结束位置，计算突发误码的长度并删除相应的信道信息；若不存在连续突发误码，直接经过译码后输出结果。采用本发明，能够提高LDPC码的抗突发误码能力。
- 一种基于编码约束突发检测方法
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