基于Inception-ResNet和交替方向乘子法的辅助译码系统及方法技术方案

本发明专利技术提供基于Inception‑ResNet和交替方向乘子法的辅助译码系统及方法，涉及通信和深度网络技术领域。该系统包括：编码发送端，用于输入原始信息比特，并对原始信息比特进行编码，对编码后生成的原始编码序列进行调制，将生成的调制信号作为传输信号并通过信道传输；Inception‑ResNet降噪网络，用于接收来自编码发送端的传输信号并进行处理，生成传输信号的预测残差噪声并发送给译码接收端；译码接收端，用于接收来自编码发送端的传输信号和来自Inception‑ResNet降噪网络的预测残差噪声，利用预测残差噪声对传输信号进行修正降噪，得到传输信号的去噪传输序列，对该去噪传输序列进行解调，并对生成的解调信号进行译码，输出生成的译码信号，满足了在复杂电磁环境下信道编译码系统的要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信和深度网络，尤其涉及一种基于inception-resnet和交替方向乘子法的辅助译码系统及方法。

技术介绍

1、伴随着通信终端数量的与日俱增，通信环境复杂化、带宽资源的有限化以及通信干扰的多样化等因素均给通信系统的可靠性和有效性带来巨大挑战。信道编译码技术是保证通信系统可靠性的关键技术和先决条件，是提升系统整体性能的重要技术环节。传统意义上的译码方法主要包括置信传播译码方法，如信息节点校验节点间信息传递，以及线性规划译码方法，如：寻找校验凸包体。但上述两种方法在通用性和计算复杂度上存在不足，在愈加复杂多变的通信环境中无法得到广泛的推广和应用。

2、深度神经网络具备自适应性、非线性和容错性等三个主要的特性。其中自适应性是指深度神经网络可依据自身应用环境的不同来改变网络参数或结构，进而适应环境的变化。因此采用深度神经网络的系统比使用固定推理方式的系统具有更强的适应能力。现实的应用环境可看成是多个非线性系统的混合，深度神经网络可利用存储权值的神经元实现各种复杂非线性的映射，进而实现表征的有效提取。由于深度神经网络采用的是一种分布式本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Inception-ResNet和交替方向乘子法的辅助译码系统，其特征在于，该系统包括：编码发送端、Inception-ResNet降噪网络和译码接收端；所述编码发送端、所述Inception-ResNet降噪网络和所述译码接收端之间通过服从高斯分布的信道传输信号；

2.根据权利要求1所述基于Inception-ResNet和交替方向乘子法的辅助译码系统，其特征在于，所述编码发送端，包括：输入端、低密度奇偶校验码LDPC编码器和二进制相移键控BPSK调制器；

3.根据权利要求2所述基于Inception-ResNet和交替方向乘子法的辅助译码系统，其特...

【技术特征摘要】

1.一种基于inception-resnet和交替方向乘子法的辅助译码系统，其特征在于，该系统包括：编码发送端、inception-resnet降噪网络和译码接收端；所述编码发送端、所述inception-resnet降噪网络和所述译码接收端之间通过服从高斯分布的信道传输信号；

2.根据权利要求1所述基于inception-resnet和交替方向乘子法的辅助译码系统，其特征在于，所述编码发送端，包括：输入端、低密度奇偶校验码ldpc编码器和二进制相移键控bpsk调制器；

3.根据权利要求2所述基于inception-resnet和交替方向乘子法的辅助译码系统，其特征在于，所述inception-resnet降噪网络，包括依次串联的：输入层、第一残差卷积层、第一inception模块、第二inception模块、第三inception模块、全连接层和输出层，其中第一inception模块、第二inception模块和第三inception模块之间存在残差连接；

4.根据权利要求3所述基于inception-resnet和交替方向乘子法的辅助译码系统，其特征在于，所述译码接收端，包括：信道接收端判决器、bpsk解调器、基于输入基于交替...

【专利技术属性】
技术研发人员：周帆，冯存瑞，王一，费顺超，
申请(专利权)人：沈阳理工大学，
类型：发明
国别省市：