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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東工商學(xué)院申請(qǐng)的專利BCH碼的歸一化最小和解碼及其后處理解碼方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119154894B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411666758.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H03M13/15；該發(fā)明授權(quán)BCH碼的歸一化最小和解碼及其后處理解碼方法是由李廣文設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本BCH碼的歸一化最小和解碼及其后處理解碼方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于解碼算法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及BCH碼的歸一化最小和解碼及其后處理解碼方法，步驟包括對(duì)于BCH碼，對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)形式的校驗(yàn)矩陣進(jìn)行優(yōu)化，獲得最佳校驗(yàn)矩陣；將接收序列輸入至基于最佳校驗(yàn)矩陣的改進(jìn)的歸一化最小和解碼算法NMS中，進(jìn)行解碼；若解碼成功，則輸出最佳的解碼估計(jì)；若解碼失敗，將NMS解碼失敗后的序列迭代軌跡輸入至DIA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，分析并輸出每個(gè)比特的可靠性度量，隨后經(jīng)過(guò)有序統(tǒng)計(jì)解碼器OSD進(jìn)行再次解碼，獲得最佳的解碼估計(jì)。本發(fā)明通過(guò)創(chuàng)新的校驗(yàn)矩陣優(yōu)化算法，成功實(shí)現(xiàn)了校驗(yàn)矩陣的低密度化、短環(huán)數(shù)量的減少以及列權(quán)重的均勻分布，提供了一種更高效、性能更優(yōu)的BCH碼解碼方案。

本發(fā)明授權(quán)BCH碼的歸一化最小和解碼及其后處理解碼方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.BCH碼的歸一化最小和解碼及其后處理解碼方法，其特征在于包括以下步驟：S1、對(duì)于BCH碼，對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)形式的校驗(yàn)矩陣進(jìn)行優(yōu)化，獲得最佳校驗(yàn)矩陣；S2、將接收序列輸入至基于最佳校驗(yàn)矩陣的改進(jìn)的歸一化最小和解碼算法NMS中，進(jìn)行解碼；S3、若解碼成功，則輸出最佳的解碼估計(jì)；若解碼失敗，將NMS解碼失敗后的序列迭代軌跡輸入至DIA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，分析并輸出每個(gè)比特的可靠性度量，隨后經(jīng)過(guò)有序統(tǒng)計(jì)解碼器OSD進(jìn)行再次解碼，獲得最佳的解碼估計(jì)；所述的S1中，獲得最佳校驗(yàn)矩陣的過(guò)程為：S1.1、BCH碼的標(biāo)準(zhǔn)形式為H，H表示標(biāo)準(zhǔn)校驗(yàn)矩陣，其維度為（N-K）×N，K和N分別表示消息和碼字的長(zhǎng)度，將H簡(jiǎn)化為其行階梯形式Hr；S1.2、降低Hr的非零元素密度，方法為：S1.2.1、初始化兩個(gè)集合St和S為空集；S1.2.2、對(duì)于第一層循環(huán)變量i從1到N-K執(zhí)行循環(huán)，定義wg為一個(gè)變量，存儲(chǔ)當(dāng)前已知的最小行漢明重，wg初始化為Hr的第i行ri的漢明重，并將ri添加到集合S中；S1.2.3、對(duì)于第二層循環(huán)變量j從1到N-K，且j≠i執(zhí)行循環(huán)，計(jì)算，表示按位異或操作，tmp是用于存儲(chǔ)按位異或操作結(jié)果的臨時(shí)變量，rj是Hr的第j行；如果漢明重小于wg，則更新，并將tmp作為唯一的集合元素賦給S；如果漢明重等于wg，則將tmp添加到集合S中；如果漢明重大于wg，無(wú)操作并繼續(xù)；S1.2.4、將第二層循環(huán)結(jié)束后的集合S中的元素添加到集合St中；第一層循環(huán)結(jié)束后集合St中的元素為構(gòu)建臨時(shí)矩陣Hr1的所有可能行；S1.3、去除集合St中任何的移位重復(fù)行后，堆積出Hr1，移位重復(fù)行為循環(huán)移位操作得到的重復(fù)行；S1.4、對(duì)于Hr1，同理執(zhí)行S1.2和S1.3，執(zhí)行過(guò)程中，Hr被Hr1替代，rj被替換，表示Hr1中第j行依次循環(huán)移動(dòng)q位后得到的元素個(gè)數(shù)為N的新行集合，q=0，1，2，……，N-1；最終產(chǎn)生另一個(gè)臨時(shí)矩陣Hr2；S1.5、為Hr2添加冗余行形成擴(kuò)展矩陣Ho；S1.6、采用模擬退火算法，減少Ho中長(zhǎng)度為4的短環(huán)數(shù)量，同時(shí)平衡Ho的列權(quán)重分布，獲得臨時(shí)最佳校驗(yàn)矩陣Hb；S1.7、去除Hb中的所有重復(fù)行后，得到最佳校驗(yàn)矩陣Hs；所述的S2中，NMS的改進(jìn)具體為：S2.1、輸入的改造：接收序列表示為yu，u=1，2，……，N，N為碼字的長(zhǎng)度；將yu的多種排列類型組合在一起形成擴(kuò)展輸入，使之作為每次NMS迭代的輸入；S2.2、每次迭代輸出的處理：第t次迭代時(shí)，對(duì)迭代后得到的后驗(yàn)概率，執(zhí)行對(duì)應(yīng)于擴(kuò)展輸入的逆操作來(lái)拆解，并對(duì)拆解的結(jié)果按位求平均，得到接收序列xu及其對(duì)應(yīng)的硬決策，其中是硬判決，表示為： ；如果，退出循環(huán)，并返回解碼估計(jì)，Hs為最佳校驗(yàn)矩陣，T表示轉(zhuǎn)置；否則接收序列yu更新為yu+xu并開(kāi)始下一次迭代，直至達(dá)到最大迭代次數(shù)后退出并返回最后一次的硬決策。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人山東工商學(xué)院，其通訊地址為：264003 山東省煙臺(tái)市萊山區(qū)濱海中路191號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。