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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种纠一检二纠相邻码的校验矩阵生成方法及系统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：CN120389757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510879166.3，技术领域涉及：H03M13/09；该发明授权一种纠一检二纠相邻码的校验矩阵生成方法及系统是由刘胜;陈桂湘;郭阳;梁斌;陈小文;王耀华;陈建军;宋睿强;雷普红设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纠一检二纠相邻码的校验矩阵生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种纠一检二纠相邻码的校验矩阵生成方法及系统，该方法包括：根据输入的数据位数获取初始校验位数；根据列向量权重构建奇权向量池及进行变量初始化过程；根据奇权向量池和启发式搜索计算分层深度；通过蒙特卡洛随机方法并行搜索获取由奇权向量池至分层深度的可行向量序列；通过在可行向量序列中使用A*搜索构建目标校验矩阵；判断目标校验矩阵是否构建完成；对目标校验矩阵进行偶权向量替换优化；本方法可以生成相应的校验矩阵，并结合蒙特卡洛随机方法以及A*启发式搜索，实现了校验位数与校验矩阵行权重之间的均衡优化，充分降低了硬件开销以及所需位宽；同时充分降低了编解码延迟以及不同编解码路径的延迟差异。

本发明授权一种纠一检二纠相邻码的校验矩阵生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种纠一检二纠相邻码的校验矩阵生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 根据输入的数据位数获取初始校验位数； 根据列向量权重构建奇权向量池及进行变量初始化过程； 根据所述奇权向量池和启发式搜索计算分层深度，具体包括： 选定起始向量； 依据启发式函数从所述奇权向量池中选定可行向量，并判断所述可行向量是否满足约束条件，若满足，则更新校验矩阵；若不满足，则进入依据所述约束条件对所述奇权向量池进行剪枝，判断所述奇权向量池中是否还有剩余所述可行向量的步骤； 依据所述约束条件对所述奇权向量池进行剪枝，判断所述奇权向量池中是否还有剩余所述可行向量，若有，则进入依据启发式函数从所述奇权向量池中选定可行向量，并判断所述可行向量是否满足约束条件的步骤；若没有，则记录当前时间段向量序列所到达过的深度，并将搜索过程回溯至上一节点，其中，将回溯的最小深度作为分层深度； 通过蒙特卡洛随机方法并行搜索获取由所述奇权向量池至所述分层深度的可行向量序列，具体包括： 使用蒙特卡洛随机方法从所述奇权向量池的剩余可行向量中搜索候选向量，并更新校验矩阵； 依据约束条件对所述奇权向量池进行剪枝，判断此时是否到达所述分层深度； 若已到达，则终止算法，存储能达到所述分层深度的可行向量序列； 若未到达，则判断所述奇权向量池中是否还有可行向量，并重复上述获取可行向量序列的步骤； 通过在所述可行向量序列中使用A*搜索构建目标校验矩阵，具体包括： 在所述可行向量序列中使用所述A*搜索继续执行剩余搜索过程，计算当前校验矩阵的最大行权重与平均行权重，以获取当前序列的评估值； 依次对该序列对应的剩余可行向量进行当前校验矩阵末尾列与候选向量的按位与结果向量的计算，并对所述按位与结果向量求和以作为所述候选向量的评估值； 将所述当前序列的评估值与所述候选向量的评估值进行加权求和，以获取候选向量的总评分值，并对所有可行向量依次进行总评分值比较，选择最高总评分值所对应的向量作为下一个搜索节点； 判断所述候选向量是否满足约束条件，若满足则将其加入校验矩阵，同时向量列数目加一，并判断所述向量列数目是否等于所述数据位数；若不满足，则根据约束条件进行剪枝，重复总评分值获取步骤； 判断所述目标校验矩阵是否构建完成； 对所述目标校验矩阵进行偶权向量替换优化。

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