北京邮电大学牛凯获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于智能路径选择的极化码译码方法及相关设备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：CN115694730B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211249158.3，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权基于智能路径选择的极化码译码方法及相关设备是由牛凯;崔宏基;钟顺福设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于智能路径选择的极化码译码方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于智能路径选择的极化码译码方法及相关设备包括：获取极化码，并确定所述极化码的参数；将所述参数输入至预先训练的神经网络模型中对所述极化码进行路径选择，以得到路径选择结果；对所述路径选择结果进行判定，得到判定结果，并将所述判定结果输入至译码器；通过所述译码器对所述极化码进行译码。本公开通过使用预设的神经网络模型对极化码进行路径选择，从而降低了对极化码译码过程中所产生的时延，同时还进一步提高了极化码译码器的性能。
本发明授权基于智能路径选择的极化码译码方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于智能路径选择的极化码译码方法，其特征在于，包括： 获取极化码，并确定所述极化码的参数； 确定所述极化码的码长，并通过所述码长计算所述极化码的码字；对所述码字进行调制，得到所述码字的发送向量，并将所述发送向量输入至传输信道，得到接收向量；根据所述接收向量计算所述极化码的各个路径中每个译码比特的对数似然比，并通过所述各个路径中每个译码比特的对数似然比计算相应路径的路径度量值；将所述参数输入至预先训练的神经网络模型中对所述极化码进行路径选择，其中，所述神经网络模型对所述路径度量值进行特征提取，确定与所述路径度量值相对应的路径的长度；响应于所述路径的长度，对所述路径进行分类；基于所述分类的结果，对所述极化码进行所述路径选择，以得到路径选择结果； 对所述路径选择结果进行判定，得到判定结果，并将所述判定结果输入至译码器； 通过所述译码器对所述极化码进行译码。
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