一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法

一种基于模型驱动神经网络的偏移最小和LDPC码译码算法，它涉及一种偏移最小和LDPC码译码算法。本发明为了解决传统LDPC译码算法在收敛速度、计算复杂度、灵活性等方面存在不足的问题。本发明包括步骤1、构建一种模型驱动的偏移最小和算法网络模型，所述网络模型包括输入层、校验节点层、变量节点层和输出层；步骤2、输入层利用接收信号y计算接收信道LLR进行初始化；步骤3、校验节点层进行计算CN‑to‑VN的LLR值；步骤4、变量节点层进行计算VN‑to‑CN的LLR值；步骤5、输出层计算最终译码输出。本发明属于译码技术领域。