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1. WO2020156095 - PROCÉDÉ DE DÉCODAGE ET DISPOSITIF DE DÉCODAGE

Numéro de publication WO/2020/156095
Date de publication 06.08.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2020/071341
Date du dépôt international 10.01.2020
CIB
H03M 13/13 2006.1
HÉLECTRICITÉ
03CIRCUITS ÉLECTRONIQUES FONDAMENTAUX
MCODAGE, DÉCODAGE OU CONVERSION DE CODE, EN GÉNÉRAL
13Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreurs; Hypothèses de base sur la théorie du codage; Limites de codage; Méthodes d'évaluation de la probabilité d'erreur; Modèles de canaux; Simulation ou test des codes
03Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.à d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source
05utilisant un codage par blocs, c.à d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
13Codes linéaires
CPC
G06N 3/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
H03M 13/13
HELECTRICITY
03BASIC ELECTRONIC CIRCUITRY
MCODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
13Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
03Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
05using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
13Linear codes
Déposants
  • 华为技术有限公司 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 张朝阳 ZHANG, Zhaoyang
  • 宋旭冉 SONG, Xuran
  • 秦康剑 QIN, Kangjian
  • 朱致焕 ZHU, Zhihuan
  • 徐晨 XU, Chen
  • 于天航 YU, Tianhang
Mandataires
  • 北京龙双利达知识产权代理有限公司 LONGSUN LEAD IP LTD.
Données relatives à la priorité
201910087689.929.01.2019CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) DECODING METHOD AND DECODING DEVICE
(FR) PROCÉDÉ DE DÉCODAGE ET DISPOSITIF DE DÉCODAGE
(ZH) 译码的方法和译码装置
Abrégé
(EN)
The present application provides a decoding method and a decoding device. The method comprises: obtaining soft information of N bits to be decoded, N being an integer greater than or equal to 2; decoding the soft information by means of a decoding model to obtain a decoding result, wherein the decoding model consists of multiple neural network decoding units, each neural network decoding unit supports XOR operation of soft information, and the decoding model is obtained by means of at least one training process. The decoding model of the embodiments of the present application can satisfy the requirements for high-rate transmission and low decoding delay, and has good decoding performance.
(FR)
La présente invention concerne un procédé décodage et un dispositif de décodage. Le procédé comprend les étapes consistant à : obtenir des informations souples de N bits à décoder, N étant un nombre entier supérieur ou égal à 2 ; décoder les informations souples au moyen d'un modèle de décodage pour obtenir un résultat de décodage, le modèle de décodage étant constitué de multiples unités de réseau neuronal de décodage, chaque unité de réseau neuronal de décodage prenant en charge une opération OU EXCLUSIF d'informations souples, et le modèle de décodage est obtenu au moyen d'au moins un processus d'apprentissage. Le modèle de décodage des modes de réalisation de la présente invention peut satisfaire aux exigences de transmission à haut débit et de faible retard de décodage, et présente de bonnes performances de décodage.
(ZH)
本申请提供了一种译码的方法和译码装置,该方法包括获取N个待译码比特的软信息,N为大于或等于2的整数;通过译码模型对所述软信息进行译码,获取译码结果,其中,所述译码模型由多个神经网络译码单元构成,每个神经网络译码单元均支持软信息的异或运算,所述译码模型是通过至少一次训练过程得到的。本申请实施例的译码模型能够满足高速率传输和低译码延时的需求,具有良好的译码性能。
Également publié en tant que
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