哈尔滨工业大学韩帅获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119543963B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411523870.7，技术领域涉及：H03M13/11；该发明授权一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法是由韩帅;张昊嘉;陈晧;陈祖挺设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法在说明书摘要公布了：一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法，它涉及一种偏移最小和LDPC码译码算法。本发明为了解决传统LDPC译码算法在收敛速度、计算复杂度、灵活性等方面存在不足的问题。本发明包括步骤1、构建一种模型驱动的偏移最小和算法网络模型，所述网络模型包括输入层、校验节点层、变量节点层和输出层；步骤2、输入层利用接收信号y计算接收信道LLR进行初始化；步骤3、校验节点层进行计算CN‑to‑VN的LLR值；步骤4、变量节点层进行计算VN‑to‑CN的LLR值；步骤5、输出层计算最终译码输出。本发明属于译码技术领域。
本发明授权一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法，其特征在于，具体包括： 步骤1、构建一种模型驱动的偏移最小和算法网络模型，所述网络模型包括输入层、校验节点层、变量节点层和输出层； 步骤2、输入层利用接收信号y计算接收信道LLR进行初始化；计算公式如下： 1， 公式1中，表示加性高斯白噪声信道条件下的噪声方差； 步骤3、校验节点层进行计算CN-to-VN的LLR值；计算公式如下： 2， 公式2中，表示修正因子，表示第j行中'1'的列位置的集合，Vj\i表示不包含变量节点VNi的； 步骤4、变量节点层进行计算VN-to-CN的LLR值；计算公式为： 3， 公式3中，Ci表示第i列表示与VNi相连的CN的集合中'1'的行位置的集合，Ci\j表示不包含校验节点CNj的Ci； 步骤5、输出层计算最终译码输出；计算公式为： 4， 公式4中，l为迭代次数，lmax为最大迭代次数，在输出神经元中，训练阶段和测试阶段分别采用和的激活函数。
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