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公开(公告)号：CN110212920A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910454576.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的LDPC码的译码算法，结合深度学习技术，分别对大围长随机LDPC码和结构化LDPC码的构造、有环Tanner图上的改进置信传播译码及其低复杂简化译码算法进行了研究，采用最优思想，校验矩阵中每个非零元素所在的短环数分布情况，将优化当前列的短环数目分布与每列短环数组成的标准差分布相结合，构造出具有良好特性的随机LDPC码，研究了环消除算法，仿真了换消除法构造的QC-LDPC码的性能，通过改进，构造出了具有更优大围长的QC-LDPC码，改进BP译码算法，提出了一种改进最小和译码算法，本发明基于深度学习技术和Tanner图的环统计特性，先构造出了有着良好特性的随机LDPC码，再通过仿真构造出了更优大围长的QC-LDPC码，其算法更加优异，纠错性能更好。
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