一种基于模型与数据双驱动的智能Turbo信道译码方法

本发明公开了一种基于模型与数据双驱动的智能Turbo信道译码方法，属于信道译码领域。该方法包括：生成训练数据集；构建基于模型与数据双驱动的APETurbo译码模型；使用训练数据集对APETurbo译码模型进行训练，保存模型权重参数；加载步骤S3保存的模型权重参数，将APETurbo译码模型部署在通信系统的接收端进行信道译码。相较于传统Turbo译码算法，本方法显著降低误码率。与现有基于模型驱动的Turbo译码算法相比，本发明保留传统线性计算，并加入非线性特征提取，在提升非线性特征建模能力的同时保持算法可解释性，进一步提升了模型的译码准确度。