[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： | 本发明提出了一种改进的基于深度学习的极化码FNSC译码器。它主要在已有的F‑SSC算法与NSC算法上进行改进。该译码器通过一种新的训练策略来获得一个适用于一般节点的DNN网络代替NSC算法中的多个DNN网络，并且引入F‑SSC算法中对特殊节点的处理方式来进一步优化本发明中的译码算法。该译码算法FNSC相比于NSC算法在减低了译码延迟的同时也减少了资源消耗。实验证明，当码长为128，码率为0.5时FNSC的译码延迟比NSC的译码延迟降低21％，且节省了7个DNN网络的资源消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 极化 fnsc 译码器 | ||
【主权项】：
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(S
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