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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于深度展开的近似投影ADMM译码方法及系统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：CN115395963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210819543.0，技术领域涉及：H03M13/11；该发明授权一种基于深度展开的近似投影ADMM译码方法及系统是由夏巧桥;何品权;刘惠阳;蒋芸;张青林设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度展开的近似投影ADMM译码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度展开的近似投影ADMM译码方法及系统，包括：确定通信系统中的待译码字；将所述待译码字输入至预先训练好的译码模型中，得到所述译码模型输出的译码结果；所述译码模型是利用深度学习中的深度展开特征，以及分层调度算法，对基于线段投影的ADMM水平调度译码模型进行迭代展开得到的。本发明通过利用深度学习将基于线段投影的ADMM水平调度译码算法部署到神经网络模型中，基于校验节点惩罚的思想在校验节点到变量节点的边上添加可训练参数，使用分层调度思想，加快算法收敛速度，减少参数量，使用大量加噪码字数据进行训练，优化可学习参数，提升传统译码算法模型的性能。

本发明授权一种基于深度展开的近似投影ADMM译码方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度展开的近似投影ADMM译码方法，其特征在于，包括： 确定通信系统中的待译码字； 将所述待译码字输入至预先训练好的译码模型中，得到所述译码模型输出的译码结果； 所述译码模型是利用深度学习中的深度展开特征，以及分层调度算法，对基于线段投影的交替方向乘子法ADMM水平调度译码模型进行迭代展开得到的； 所述译码模型，通过以下步骤获得： 确定所述基于线段投影的ADMM水平调度译码模型； 基于所述分层调度算法获取预设参数集合，基于所述参数集合构建训练数据集和优化器； 利用所述训练数据集对所述基于线段投影的ADMM水平调度译码模型进行训练，得到所述译码模型； 所述确定所述基于线段投影的ADMM水平调度译码模型，包括： 确定接收码字、选择矩阵、权重参数向量和最大迭代次数； 计算获得所述接收码字对应的对数似然比向量，初始化当前迭代次数以及校验节点层信息； 更新全部变量节点信息； 依次更新校验节点信息和更新与当前校验节点相连的变量节点信息； 遍历所有校验节点，直到达到最大迭代次数，得到所述基于线段投影的ADMM水平调度译码模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市珞喻路152号华中师范大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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