科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
本发明提供一种基于半监督深度学习网络的LDPC译码系统,包括用于将LDPC码字构建成适合深度学习网络样本集的输入单元；无监督学习模型；无监督学习模型包括用于对样本集进行降噪的降噪单元,以及用于对降噪后的数据进行提取特征和特征映射的特征提取和特征映射单元；以及用于针对特征映射后的输入进行有监督训练,回归出一批LDPC码字的信息位以完成LDPC批量译码的有监督学习单元；输入单元、降噪单元、特征提取和特征映射单元以及有监督学习单元依次连接。还提供基于半监督深度学习网络的LDPC译码方法。本发明利用训练好的深度学习网络实现无需迭代的高吞吐率译码,用于解决现有的LDPC软判决译码算法译码复杂度高,多次迭代带来的延时以及吞吐量低的问题。
- 出版日期2018-9-28
- 单位华南理工大学
