公开(公告)号：CN114421970A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210056273.2

申请日：2022-01-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 田清华 ,  忻向军 ,  杨羽飞 ,  高然 ,  常天海 ,  王光全 ,  姚海鹏 ,  张琦 ,  田凤 ,  杨雷静 ,  王拥军

IPC: H03M13/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图模型网络的LDPC译码方法，包括以下步骤：S1、通过光纤通信系统获取LDPC编码数据作为图模型网络的训练数据；S2、针对选取的LDPC编码码字建立图模型网络；S3、进行图模型网络的训练，当图模型网络训练达到预期值或者训练次数达到最大值后将网络模型保存，保存下来的网络作为译码器进行光纤信道下的LDPC译码。本发明通过在LDPC译码的过程中使用包含可训练权重的图模型网络来代替传统的BP迭代结构，作为纠错码译码器实现软判决信息到原始信息码字的映射，弥补了传统迭代译码算法存在计算量大、迭代次数多的不足，并解决了一些深度学习网络只能局限于处理较短码长的译码问题，具有更好的兼容性、较低的计算复杂度和更优的误码性能。