公开(公告)号：CN114268328A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111462642.X

申请日：2021-12-02

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  北京机电工程总体设计部

Inventor： 吴少川 ,  王利繁 ,  李壮

IPC: H03M13/23 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双向LSTM的卷积码译码方法与卷积码编码和译码方法，属于电子通信技术领域，解决传统编译码时间复杂度、空间复杂度随码长、约束度的增大呈指数上升、长码码本不好选取和编码信息容易被截取和破解，安全性低的问题。本发明的方法包括：构建双向LSTM神经网络译码器，神经网络译码器采用双向LSTM神经网络进行译码；建立接收序列数据集，根据接收序列数据集和双向LSTM神经网络构造训练码本；选取训练信噪比，训练信噪比为接收序列的信噪比；设定仿真参数，并利用训练码本和训练信噪比对双向LSTM神经网络译码器进行训练；利用训练后的双向LSTM神经网络译码器进行译码。本发明适用于端到端的卷积码编码和译码。

公开(公告)号：CN114268328B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202111462642.X

申请日：2021-12-02

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  北京机电工程总体设计部

Inventor： 吴少川 ,  王利繁 ,  李壮

IPC: H03M13/23 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于双向LSTM的卷积码译码方法与卷积码编码和译码方法，属于电子通信技术领域，解决传统编译码时间复杂度、空间复杂度随码长、约束度的增大呈指数上升、长码码本不好选取和编码信息容易被截取和破解，安全性低的问题。本发明的方法包括：构建双向LSTM神经网络译码器，神经网络译码器采用双向LSTM神经网络进行译码；建立接收序列数据集，根据接收序列数据集和双向LSTM神经网络构造训练码本；选取训练信噪比，训练信噪比为接收序列的信噪比；设定仿真参数，并利用训练码本和训练信噪比对双向LSTM神经网络译码器进行训练；利用训练后的双向LSTM神经网络译码器进行译码。本发明适用于端到端的卷积码编码和译码。

公开(公告)号：CN116599624A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310561733.1

申请日：2023-05-18

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 吴少川 ,  王利繁 ,  李壮

IPC: H04K3/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 一种基于自编码器与元学习的自适应抗干扰算法，它涉及一种自适应抗干扰算法。本发明为了解决传统抗干扰算法不能针对不同类型的干扰、已知或未知的干扰，自动调整参数以适应当前干扰的问题。本发明的步骤为：步骤一、离线元学习；步骤二、在线学习微调。本发明属于通信技术领域。