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龙图腾网获悉广东国腾量子科技有限公司申请的专利一种基于遗传算法的PC-SCF编译码方法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：CN118694377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410845428.X，技术领域涉及：H03M13/09；该发明授权一种基于遗传算法的PC-SCF编译码方法是由郭邦红;张锐;谢欢文设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的PC-SCF编译码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遗传算法的PC‑SCF编译码方法，应用于QKD后处理过程中，包括以下步骤：S1：进行PC编码，通过遗传算法确定PC比特的最优安插位置；S2：进行CRC编码；S3：进行极化码编码；S4：进行SC译码；S5：判断能否通过校验；S6：判断当前比特翻转次数是否小于预设的最大比特翻转次数。本发明公开了一种基于遗传算法的PC‑SCF编译码方法，通过采用PC‑SCF译码算法，在提升奇偶校验比特的检错能力的同时，可以省去后续不必要的译码过程，减少译码复杂度；同时利用遗传算法确定PC比特的最优安插位置，使得译码算法的性能得到进一步的提升。

本发明授权一种基于遗传算法的PC-SCF编译码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的PC-SCF编译码方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：发送端对信息比特序列进行PC编码，在信息比特序列中安插PC比特，得到第一码字序列；其中，通过遗传算法确定PC比特的最优安插位置； 通过遗传算法确定PC比特的最优安插位置的步骤为： S11：初始化种群； 其中，种群中的个体为PC比特的候选安插位置，种群为候选安插位置的集合； S12：计算适应度函数； S13：判断是否达到预设的终止条件； 若是，则执行步骤S17； 若否，则执行步骤S14； S14：选择构成子代种群的个体； S15：将子代种群中的个体两两一对进行中点交叉，取第一父代向量的第一半和第二父代向量的第二半组合生成子代向量，并根据码率调整子代向量中1的个数； S16：随机选取一个位置进行变异操作，再根据码率限制，随机对变异位外的一位进行再次变异，得到子代个体，返回步骤S12； S17：得到最优安插位置的集合； S2：对第一码字序列进行CRC编码，将CRC校验比特放置在信息比特序列末端，得到第二码字序列； S3：对第二码字序列进行极化码编码，得到极化码序列； S4：接收端对极化码序列进行SC译码，得到译码序列； S5：判断译码序列能否通过PC校验和CRC校验； 若能，则输出译码结果，执行步骤S7； 若不能，则执行步骤S6； S6：判断当前比特翻转次数是否小于预设的最大比特翻转次数； 若是，则进行一次比特翻转，根据比特翻转索引进行SCF译码，返回步骤S5； 从译码序列集合中选择f位可靠度最小的信息比特构成进行比特翻转的集合， 中第r个信息比特可靠度的度量为： ， 其中，表示中的第r个元素，表示信息比特的接收端对数似然比绝对值，、、分别表示不同的参数，，变量num表示比特位置对可靠度度量的影响，其大小等于信息比特个数； 若否，则执行步骤S7； S7：执行结束。

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