一种基于深度学习的双二进制Turbo译码方法

本申请提供了一种基于深度学习的双二进制Turbo译码方法，属于无线通信技术领域。包括:生成二进制随机比特流作为原始信息，通过两个递归系统卷积码分量编码器生成Turbo码序列；对所述Turbo码序列进行预处理输入到双向PNN模型进行处理，以得到输出特征向量；基于所述输出特征向量，通过批归一化层进行标准化，利用全连接层与Sigmoid激活函数输出译码结果概率值；基于所述译码结果概率值，利用Max‑Log‑MAP算法与双向RNN的分量译码器级联，得到译码结果。