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公开(公告)号：CN113556135B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110849031.4
申请日：2021-07-27
申请人： 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： H03M13/13
摘要： 本发明公开了基于冻结翻转列表的极化码置信传播比特翻转译码方法，使用的码字是循环冗余检验(CRC)码和极化码形成的级联码。本发明中的方法在传统BP译码结果未通过CRC校验的情况下，通过对BP译码方法中的译码结果进行分析，构造冻结翻转列表(FFL)，对极化码位于FFL内的信息比特进行翻转(本发明中的比特翻转是通过对接收端被翻转比特的对数似然比的符号翻转，而其对数似然比的绝对值不变来实现的)，能够纠正部分BP译码器中的错误，进而改善BPF译码方法的误块率性能。
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公开(公告)号：CN113315526B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110640991.X
申请日：2021-06-09
申请人： 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： H03M13/13
摘要： 本发明公开了级联极化码比特冻结置信传播译码方法，包括以下步骤：首先构造翻转基准和翻转集合CS；初始化比特冻结方法的计数参数，进行比特冻结操作，然后进行级联码置信传播译码并验证结果，若译码结果能同时通过LDPC校验矩阵的校验和极化码的CRC校验，则比特冻结译码成功，译码结束；否则，此次比特冻结译码失败，更新翻转基准，更新后再进行比特冻结置信传播译码。本发明在译码过程中，能够及时地更新翻转基准，帮助提高比特翻转的正确率，进一步提高了误组率性能，降低了平均迭代次数。
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公开(公告)号：CN113556135A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110849031.4
申请日：2021-07-27
申请人： 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： H03M13/13
摘要： 本发明公开了基于冻结翻转列表的极化码置信传播比特翻转译码方法，使用的码字是循环冗余检验(CRC)码和极化码形成的级联码。本发明中的方法在传统BP译码结果未通过CRC校验的情况下，通过对BP译码方法中的译码结果进行分析，构造冻结翻转列表(FFL)，对极化码位于FFL内的信息比特进行翻转(本发明中的比特翻转是通过对接收端被翻转比特的对数似然比的符号翻转，而其对数似然比的绝对值不变来实现的)，能够纠正部分BP译码器中的错误，进而改善BPF译码方法的误块率性能。
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公开(公告)号：CN113315526A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110640991.X
申请日：2021-06-09
申请人： 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： H03M13/13
摘要： 本发明公开了级联极化码比特冻结置信传播译码方法，包括以下步骤：首先构造翻转基准和翻转集合CS；初始化比特冻结方法的计数参数，进行比特冻结操作，然后进行级联码置信传播译码并验证结果，若译码结果能同时通过LDPC校验矩阵的校验和极化码的CRC校验，则比特冻结译码成功，译码结束；否则，此次比特冻结译码失败，更新翻转基准，更新后再进行比特冻结置信传播译码。本发明在译码过程中，能够及时地更新翻转基准，帮助提高比特翻转的正确率，进一步提高了误组率性能，降低了平均迭代次数。
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公开(公告)号：CN111970009B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010848382.9
申请日：2020-08-21
申请人： 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本发明的一种级联极化码比特翻转置信传播编译码方法，适用于无线通信中的信道编码技术领域使用，利用BP译码方法在LDPC和极化码间传递消息，增加了不可靠信道传递信息的正确率；在BP译码失败的情况下利用比特翻转译码方法通过事先构造的关键集合选择不可靠的信息比特判决，置不可靠信道信息比特的先验对数似然比为无穷值；通过试图纠正BP译码器中的错误信息传播，提高了级联码在BP译码方法下的误组率性能。其有效提高关键集合翻转的正确率，能够大大改善误组率，显著提升误组率性能；同时并不会增加译码时延，能够以较小的译码时延为代价获取误码率性能的增益。
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公开(公告)号：CN113381952A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110640980.1
申请日：2021-06-09
申请人： 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC分类号： H04L25/02 , H04B7/0413
摘要： 本发明公开了基于深度学习的多天线系统信道估计方法，适用于估计上行多径信道，本发明基于条件生成对抗网络实现，条件生成对抗网络包括基于深度学习网络的生成器与判别器两部分，该方法包括离线训练和在线测试两部分：离线训练首先根据真实信道测量值生成训练样本，然后利用生成器获得训练样本对应的估计信道；其次由判别器得到判别输出，计算损失函数更新判别器和生成器的网络参数；循环迭代完成后将训练完成的生成器神经网络存储于基站处；在线测试阶段，将量化后的导频信号和原导频信号输入训练完成的生成器，获得用户到所有天线的估计信道。与现有技术相比，能有效降低估计的归一化均方误差。
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公开(公告)号：CN111970009A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010848382.9
申请日：2020-08-21
申请人： 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
摘要： 本发明的一种级联极化码比特翻转置信传播编译码方法，适用于无线通信中的信道编码技术领域使用，利用BP译码方法在LDPC和极化码间传递消息，增加了不可靠信道传递信息的正确率；在BP译码失败的情况下利用比特翻转译码方法通过事先构造的关键集合选择不可靠的信息比特判决，置不可靠信道信息比特的先验对数似然比为无穷值；通过试图纠正BP译码器中的错误信息传播，提高了级联码在BP译码方法下的误组率性能。其有效提高关键集合翻转的正确率，能够大大改善误组率，显著提升误组率性能；同时并不会增加译码时延，能够以较小的译码时延为代价获取误码率性能的增益。
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公开(公告)号：CN102567719B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201110442676.2
申请日：2011-12-26
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公布了一种基于后验概率神经网络的人类年龄自动估计方法，所述方法包括训练阶段和应用阶段，在训练阶段包括以下步骤：获取人脸图像；使用外观模型对人脸图像抽取特征；生成图像对应的年龄分布；将得到的特征和人脸图像关于年龄的分布作为输入，然后对后验概率神经网络训练；训练结束并得到一个模型并输出到下一个阶段；应用阶段包括以下几个步骤：获取待估计的人脸图像；使用外观模型进行特征抽取；将抽取到的特征输入到由训练阶段得到的模型中；经过模型的运算可以得出该副图像对应年龄的一个分布，把这个分布中能够得取到最大值的年龄作为系统估计的年龄。
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公开(公告)号：CN102567719A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110442676.2
申请日：2011-12-26
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公布了一种基于后验概率神经网络的人类年龄自动估计方法，所述方法包括训练阶段和应用阶段，在训练阶段包括以下步骤：获取人脸图像；使用外观模型对人脸图像抽取特征；生成图像对应的年龄分布；将得到的特征和人脸图像关于年龄的分布作为输入，然后对后验概率神经网络训练；训练结束并得到一个模型并输出到下一个阶段；应用阶段包括以下几个步骤：获取待估计的人脸图像；使用外观模型进行特征抽取；将抽取到的特征输入到由训练阶段得到的模型中；经过模型的运算可以得出该副图像对应年龄的一个分布，把这个分布中能够得取到最大值的年龄作为系统估计的年龄。
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