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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京奧康銀華科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于路徑優(yōu)化的卷積碼節(jié)能譯碼方法獲國(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：CN119135190B 。

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：202411625058.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H03M13/23；該發(fā)明授權(quán)一種基于路徑優(yōu)化的卷積碼節(jié)能譯碼方法是由劉解華;李響;姜韜;侯麗麗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于路徑優(yōu)化的卷積碼節(jié)能譯碼方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于卷積碼譯碼領(lǐng)域，具體是一種基于路徑優(yōu)化的卷積碼節(jié)能譯碼方法，所述方法包括信號(hào)輸入、信號(hào)編碼、加權(quán)圖繪制、圖優(yōu)化和雙向?qū)?yōu)，本發(fā)明采用基于漢明距離的隱馬爾可夫模型，將隱藏狀態(tài)圖轉(zhuǎn)化為加權(quán)圖，將隱藏狀態(tài)圖中預(yù)測(cè)估計(jì)結(jié)果之間的相似性關(guān)系轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)估計(jì)之間的距離，繪制加權(quán)圖，從而將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為路徑問(wèn)題，易于計(jì)算；本發(fā)明創(chuàng)造性的設(shè)計(jì)基于平滑最大算子的剪枝操作，對(duì)加權(quán)圖進(jìn)行優(yōu)化剪枝，去除加權(quán)圖節(jié)點(diǎn)之間的冗余路徑，實(shí)現(xiàn)對(duì)加權(quán)圖的優(yōu)化，在優(yōu)化加權(quán)圖的基礎(chǔ)上引入雙向A*算法，以路徑最優(yōu)尋找的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)譯碼的優(yōu)化，降低計(jì)算復(fù)雜度，增加對(duì)長(zhǎng)約束長(zhǎng)度的卷積碼的適應(yīng)能力，減少對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)資源的消耗。

本發(fā)明授權(quán)一種基于路徑優(yōu)化的卷積碼節(jié)能譯碼方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于路徑優(yōu)化的卷積碼節(jié)能譯碼方法，其特征在于：具體包括以下步驟：步驟S1：信號(hào)輸入，將待卷積信號(hào)即原始信號(hào)輸入編碼器；步驟S2：信號(hào)編碼，使用編碼器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行編碼，得到編碼信號(hào)；步驟S3：加權(quán)圖繪制，使用基于漢明距離的隱馬爾可夫模型，繪制編碼信號(hào)與原始信號(hào)之間不同時(shí)刻的隱藏狀態(tài)圖，并將隱藏狀態(tài)圖轉(zhuǎn)化為加權(quán)圖，具體包括以下步驟：步驟S31：使用隱馬爾可夫模型，對(duì)編碼信號(hào)進(jìn)行n次不同的預(yù)測(cè)估計(jì)，得到n個(gè)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)狀態(tài)；步驟S32：使用隱馬爾可夫模型，對(duì)所有當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)各自進(jìn)行一次預(yù)測(cè)估計(jì)，得到n個(gè)下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)狀態(tài)；步驟S33：重復(fù)步驟S32，直至預(yù)測(cè)狀態(tài)等于原始信號(hào)，重復(fù)的步驟為m次，即共做了m*n次預(yù)測(cè)估計(jì)后譯碼成功；步驟S34：加權(quán)圖繪制，將所有不同時(shí)刻中的所有預(yù)測(cè)狀態(tài)相連接，并使用漢明距離函數(shù)，計(jì)算所有連接的漢明距離，將所有預(yù)測(cè)狀態(tài)定義為圖的節(jié)點(diǎn)，將所有節(jié)點(diǎn)間的連接定義為圖的邊，將漢明距離定義為邊的長(zhǎng)，得到加權(quán)圖G，G=V，E，其中V為節(jié)點(diǎn)的集合，E為邊的集合；步驟S4：圖優(yōu)化，使用基于平滑最大算子的剪枝操作，對(duì)加權(quán)圖進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化加權(quán)圖，具體包括以下步驟：步驟S41：代價(jià)矩陣設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)維度為V*V的代價(jià)矩陣∈RV×V代表加權(quán)圖中的邊代價(jià)，即節(jié)點(diǎn)間的邊的長(zhǎng)度；步驟S42：設(shè)計(jì)平滑最大算子，所用公式如下： ； ；式中，v為輸入值，為第個(gè)輸入值，為預(yù)設(shè)閾值，為預(yù)設(shè)累加次數(shù)，代表自然數(shù)，與為所設(shè)計(jì)的平滑最大算子；步驟S43：設(shè)計(jì)循環(huán)算法，循環(huán)算法輸入為代價(jià)矩陣以及加權(quán)圖G，輸出為平滑概率；步驟S44：帶入循環(huán)，將加權(quán)圖G中所有連接的節(jié)點(diǎn)帶入循環(huán)，輸出所有最終平滑概率，平滑概率為0即代表節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)無(wú)更優(yōu)中間節(jié)點(diǎn)，平滑概率為1即代表節(jié)點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間路徑最短的中間節(jié)點(diǎn)；步驟S45：圖剪枝，將所有值不為0或1的平滑概率所對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)以及包含節(jié)點(diǎn)的邊進(jìn)行消除，得到優(yōu)化加權(quán)圖；步驟S5：雙向?qū)?yōu)，使用雙向A*算法，以編碼信號(hào)和原始信號(hào)分別作為起點(diǎn)節(jié)點(diǎn)與終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，對(duì)優(yōu)化加權(quán)圖雙向?qū)ふ易顑?yōu)路徑，得到最終最優(yōu)路徑；最終最優(yōu)路徑所對(duì)應(yīng)的隱馬爾可夫模型即為譯碼最佳路徑。

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