公开(公告)号：CN110430013A

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201910637537.1

申请日：2019-07-15

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 董燕 ,  鲁放 ,  袁凯轮

IPC: H04L1/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的RCM方法，属于无线通信中的速率自适应传输技术领域，所述方法包括：在不同信噪比条件下生成多组带标签的数据集(r,b)；建立深度学习译码模型；将码字序列r作为深度学习译码模型的输入，将原始信息比特序列b作为深度学习译码模型的目标输出，对构建好的深度学习译码模型进行训练，当所述深度学习译码模型的输出与期望输出的误差小于设定阈值或达到最大训练迭代次数时，停止训练，得到训练好的深度学习译码模型；将待译码的RCM码字序列输入训练好的深度学习译码模型，得到信息比特序列。本发明从含有噪声干扰的RCM编码符号中恢复出原始编码信息比特，实现高性能、高速译码，对于推动RCM技术的实际应用具有重要价值。

公开(公告)号：CN110430013B

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN201910637537.1

申请日：2019-07-15

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 董燕 ,  鲁放 ,  袁凯轮

IPC: H04L1/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的RCM方法，属于无线通信中的速率自适应传输技术领域，所述方法包括：在不同信噪比条件下生成多组带标签的数据集(r,b)；建立深度学习译码模型；将码字序列r作为深度学习译码模型的输入，将原始信息比特序列b作为深度学习译码模型的目标输出，对构建好的深度学习译码模型进行训练，当所述深度学习译码模型的输出与期望输出的误差小于设定阈值或达到最大训练迭代次数时，停止训练，得到训练好的深度学习译码模型；将待译码的RCM码字序列输入训练好的深度学习译码模型，得到信息比特序列。本发明从含有噪声干扰的RCM编码符号中恢复出原始编码信息比特，实现高性能、高速译码，对于推动RCM技术的实际应用具有重要价值。