一种译码方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种译码方法、装置、设备及存储介质，包括：对目标码按照BF算法进行译码，得到最大可能错误码字的信息；如果所述最大可能错误码字的数量为1个，则直接进行相应的翻转；如果所述最大可能错误码字的数量大于1个，则调用注意力模型计算所述最大可能错误码字的注意力值，利用预先训练得到的seq2seq模型的解码器对所述注意力值及所述最大可能错误码字进行计算，得到相应的正确码字；返回执行对目标码按照BF算法进行译码的步骤，直至确定实现对所述目标码的正确译码为止。可见，本申请能够减少译码的迭代次数和死锁几率，提高译码准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种译码方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，更具体地说，涉及一种译码方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
BF算法通过寻找最可能受到噪声干扰而错误的码字进行翻转，当所有错误码字翻转正确，则译码成功。因为错误的码字数量有限，每轮迭代找到独热码进行翻转，然后重新判断译码正确与否以及对应的新的独热码，最终能够翻转得到正确的码字，因此BF译码算法简单有效，对于SNR较为理想的环境可以得到较好的表现。但是这种方法，当出现两个或更多码字的错误几率相同的情况，BF的译码算法就会无法工作，只能通过轮询等方式尝试得到正确译码，增加迭代次数甚至可能进入死锁。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种译码方法、装置、设备及存储介质，能够降低迭代次数和死锁几率，提高译码准确率。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种译码方法，包括：对目标码按照BF算法进行译码，得到最大可能错误码字的信息；如果所述最大可能错误码字的数量为1个，则直接进行相应的翻转；如果所述最大可能错误码字的数量大于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种译码方法，其特征在于，包括：/n对目标码按照BF算法进行译码，得到最大可能错误码字的信息；/n如果所述最大可能错误码字的数量为1个，则直接进行相应的翻转；如果所述最大可能错误码字的数量大于1个，则调用注意力模型计算所述最大可能错误码字的注意力值，利用预先训练得到的seq2seq模型的解码器对所述注意力值及所述最大可能错误码字进行计算，得到相应的正确码字；/n返回执行对目标码按照BF算法进行译码的步骤，直至确定实现对所述目标码的正确译码为止。/n

【技术特征摘要】
1.一种译码方法，其特征在于，包括：
对目标码按照BF算法进行译码，得到最大可能错误码字的信息；
如果所述最大可能错误码字的数量为1个，则直接进行相应的翻转；如果所述最大可能错误码字的数量大于1个，则调用注意力模型计算所述最大可能错误码字的注意力值，利用预先训练得到的seq2seq模型的解码器对所述注意力值及所述最大可能错误码字进行计算，得到相应的正确码字；
返回执行对目标码按照BF算法进行译码的步骤，直至确定实现对所述目标码的正确译码为止。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调用注意力模型计算所述最大可能错误码字的注意力值，包括：
调用所述注意力模型计算所述最大可能错误码字的初始注意力值；
通过所述最大可能错误码字对应的LDPC编码矩阵行关系、按照mask_fill的方式实现所述初始注意力值的归一化运算，得到所述注意力值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，预先训练得到所述seq2seq模型，包括：
为不同SNR环境下的模拟噪声添加随机码字得到对应的训练样本；
利用包含所述训练样本的训练集对初始的seq2seq模型进行训练，得到所述seq2seq模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用包含所述训练样本的训练集对初始的seq2seq模型进行训练，包括：
对所述训练集中每个所述训练样本分别操作得到满足通信编码的信号；
为满足所述通信编码的每个信号加噪声，得到包含噪声的码字信号；
对包含噪声的每个码字信号进行对数似然比的计算，得到相应的计算结果，并利用该计算结果对初始的seq2seq模型进行训练。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用预先训练得到的seq2seq模型的解码器对所述注意力值...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴睿振，王凛，吴艳，黄萍，
申请(专利权)人：山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37