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公开(公告)号：CN119853708A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411900821.0
申请日：2024-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M13/09
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式奇偶校验码的极化码的SCSPL译码算法，该算法首先根据汉明权重结合信道出错频率的错误分布构造关键集，然后将此关键集中的信息比特执行分布式奇偶校验方案，对未通过校验的路径进行剪枝，如果没有路径通过分布式奇偶校验，那么提前终止译码，构造新的关键集，执行基于移位修剪的重译码方案，当译码到最后一个信息比特时，执行CRC校验，输出通过CRC校验的路径。该算法能够避免无效的译码尝试，有效地降低了平均译码复杂度。
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公开(公告)号：CN119676437A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411805042.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/96 , H04N19/593
Abstract: 本发明请求保护一种基于集成学习的VVC快速CU划分方法，属于视频编码领域，包括以下步骤：该方法主要分为以随机森林分类器为主导的第一阶段和以残差网络为主导的第二阶段，在第一阶段，随机森林分类器用于预测编码树单元的分割状态，输出结果要么表示进行分割，要么表示不分割。在第二阶段，32×32大小的编码单元的像素亮度值会被输入到训练好的残差网络分类器中。残差网络经过计算后，将这些子编码单元分类为17个类别标签中的一个，每个标签代表一种32×32大小的编码单元划分结构。本发明可用于VVC帧内编码配置下的编码，在几乎不降低编码效率和编码质量的情况下，显著减少VVC的编码时间，可应用于视频会议等对编码实时性要求较高的应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118783972A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410917649.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于信道编码技术领域，具体涉及一种基于加权可靠性度量的用于构造极化调节卷积码的方法；传统的极化调节卷积码的编码效果最好的是里德穆勒构造法，但只能用于构造特定码率的码字，本发明提出基于加权可靠性度量的构造法，由原始的里德穆勒构造准则得到初始化信息比特索引集合，要求初始化信息比特集合所包含元素数量大于等于目标信息比特数量，再根据加权和度量更新信息比特索引，直到信息比特索引集合中所包含的元素数量等于目标信息比特数量，从而可以适用于任何码率的码字。同时，通过仿真结果表明，在短码的条件下，本发明提出的构造有效降低了极化调节卷积码在序贯译码下的译码复杂度。
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公开(公告)号：CN118740173A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410917651.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种低复杂度的极化码译码算法。本算法首先使用SC译码算法进行一次译码，然后用CRC对译码结果进行校验，若校验成功则结束译码并输出译码结果；否则使用带关键集CS的CA‑SCL译码算法。根据SC译码得到的对数似然比、信道可靠度估计值和R1码的长度提出一个新的度量值；根据度量值构建分裂集合CS，结合CS集与SC译码的对数似然比确定一个阈值；CS集内的信息比特根据阈值比较结果决定是否分裂，其余信息比特直接硬判决；译码完成后对得到的L条路径进行CRC检验，若存在通过CRC校验的路径，则从中选择PM值最小的路径作为译码成功的路径；否则，译码失败，请求重传信息。本发明通过减少路径分裂数来降低译码的复杂度。
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公开(公告)号：CN118740171A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410917345.7
申请日：2024-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于信道编码领域，具体涉及一种极化码的快速译码算法，即MN(MajorNode)‑FSC算法；该方法包括在编码端识别可以进行快速译码MN类型的特殊结点，包括但不限于MNⅠ、MNⅡ、MNⅢ、MNⅣ型结点，识别完成后采用对应的快速译码算法进行译码，并进行CRC校验；若通过CRC校验则视为译码成功，未通过则视为失败。本发明将传统快速SC译码的最小解码单元从8比特提升到16比特，即最少一次性可以解码出16比特，能够大大简化译码树，本发明所提出的四种特殊结点在以16比特作为最小译码单元时，能够译码超过90％的译码结点，剩余部分我们可以采用传统模式进行译码，因此该快速译码方案能够在保证原有误块率的基础上同时有效地提高译码速度。
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公开(公告)号：CN119676436A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411805040.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/96 , H04N19/147 , H04N19/503 , G06T9/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于集成学习的VVC快速CU划分方法，属于视频编码领域，包括以下步骤：对于给定的编码单元(CU)进行初始化，从最深层次开始编码过程。然后进行特征提取：计算当前CU的特征属性值。再进行模型预测：载入预训练的集成学习分类器(i＝0,1,2)，并利用它对当前CU进行划分预测，之后进行决策处理。一旦当前CU的编码完成，移动到列表中的下一个CU并重复上述步骤。通过这一系列步骤，算法能够系统地对每个CU进行划分决策，以优化视频编码过程。本发明可用于VVC帧内编码配置下的编码，在几乎不降低编码效率和编码质量的情况下，显著减少VVC的编码时间，可应用于视频会议等对编码实时性要求较高的应用场景。
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