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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种光纤通信系统中基于神经网络的LDPC码译码方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115483936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211012280.9，技术领域涉及：H03M13/11；该发明授权一种光纤通信系统中基于神经网络的LDPC码译码方法是由杨川川;秦忻设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光纤通信系统中基于神经网络的LDPC码译码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光纤通信系统中基于神经网络的LDPC码译码方法。为了减轻迭代译码过程中短环的影响，本发明将考虑了光链路特性的权重和偏置被添加到NOMS算法的变量节点到校验节点更新方程相对应的边上，从而提高译码性能。本发明利用QC‑LDPC码的准循环结构，从指数矩阵同一条边导出的一束边之间共享了相同的参数。相比传统的NOMS算法，本发明可以在光纤通信链路中带来一定的信噪比增益，并且训练得到的参数有很强的泛化能力。

本发明授权一种光纤通信系统中基于神经网络的LDPC码译码方法在权利要求书中公布了：1.一种光纤通信系统中基于神经网络的LDPC码译码方法，其步骤包括： 1根据待译码的准循环LDPC码构建神经网络；其中，所述神经网络包括依次连接的输入层、多个隐藏层和一输出层，每一所述隐藏层包括用于更新变量节点的子层和用于更新校验节点的子层；每一所述子层的全部I个神经元划分为Z组，每组包含Eb个神经元，I＝ZEb；N为准循环LDPC码的码字长度，K为准循环LDPC码的信息比特长度；准循环LDPC码的校验比特长度M＝N-K、校验矩阵为H，校验矩阵H的指数矩阵EH的维度为Nb,Kb，Nb是EH的列数，Nb-Kb是EH的行数；校验矩阵H采用Tanner图来表示，其由N个变量节点、M个校验节点和I条边构成，evn,cm为Tanner图中连接第n个变量节点vn、第m个校验节点cm的边； 2所述输入层根据输入的准循环LDPC生成长度为N的向量并将其输入第1个隐藏层；第d个隐藏层包括用于更新变量节点的子层dv和用于更新校验节点的子层dc，子层dv中的神经元用于沿着从相关联的变量节点vn发送到校验节点cm的边输出消息，其共有I个神经元，子层dc中的神经元用于沿着从相关联的校验节点cm发送到变量节点vn的边输出消息，其共有I个神经元；子层dv中代表边evn,cm的神经元的输出消息为 ＝是传输准循环LDPC码的信道对数似然比，An\m为不包括cm的校验节点An的索引集，evn,cm'为Tanner图中连接第n个变量节点vn、校验节点cm'的边，cm'为集合An中不包括cm的校验节点，初始化子层dc中代表边evn,cm的神经元的输出消息Bm\n为不包括vn的变量节点Bm的索引集，Bm是连接到校验节点cm的变量节点的索引集，evn,cm'为Tanner图中连接变量节点vn'、校验节点cm的边，vn'为Bm中不包括vn的变量节点，为第d次迭代边evn,cm的归一化系数，为第d次迭代边evn,cm的偏置系数；其中，d＝1,2,...,dmax，dmax为神经网络的隐藏层总数； 3输出层根据最后一层隐藏层的输出结果得到译码其中，为最后一次迭代时的输出信息。

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