摘要

本发明提供一种基于深度学习的置信度传播LDPC译码方法,包括以下步骤:第一步,建立LDPC译码的训练样本集;第二步,建立深度学习译码模型;第三步,确定深度学习译码模型的输入训练集;第四步,确定深度学习译码模型中隐藏层的激活函数;第五步,利用第三步的输入训练集采用批量梯度下降的训练方法对深度学习译码模型进行训练;第六步,对训练后的深度学习译码模型进行验证,对验证的输出结果做硬判决并相应调节权值w,并确定深度学习译码模型的参数;第七步,将需译码的LDPC码输入第六步得到确定参数后的深度学习译码模型中进行译码,完成LDPC译码。本发明可并行译码,并降低译码迭代次数和复杂度,实现从含有噪声和干扰的序列中还原发送端的数据。