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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种非合作信号场景下的LDPC码盲识别分析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：CN119449047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202510047375.1，技术领域涉及：H03M13/11；该发明授权一种非合作信号场景下的LDPC码盲识别分析方法是由刘子威;朱进;杜漪涵;许华健;赵鑫杰;张更新设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非合作信号场景下的LDPC码盲识别分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于卫星通信领域，公开了一种非合作信号场景下的LDPC码盲识别分析方法，具体包括：首先，在非合作场景下，获取到经过解调、解交织后等操作后的待解码的数据，然后，构建神经网络，并结合误码率编码和噪声注入机制，对高误码率的接收信号进行盲识别的校验矩阵判断，从而实现对非合作LDPC信号的校验矩阵识别分析，并最终对非合作的LDPC信号进行解码分析。本发明显著改善了高误码率情况下的LDPC码识别能力，适合非合作情况下，对接收到高误码LDPC码字进行盲识别分析，提升了在高误码率的情况下对LDPC码的盲识别准确度。

本发明授权一种非合作信号场景下的LDPC码盲识别分析方法在权利要求书中公布了：1.一种非合作信号场景下的LDPC码盲识别分析方法，其特征在于：所述LDPC码盲识别分析方法具体包括如下步骤：步骤1、故障校验：截取IEEE802.16e规定的各种校验矩阵构成非合作二进制信号，将经过调解的非合作二进制信号进行故障校验处理，得到处理后的故障校验矩阵；步骤2、误码率编码：在得到非合作二进制信号后，对所述非合作二进制信号进行初步的错码估计；步骤3、归一化：将步骤1得到的所述故障校验矩阵进行层归一化操作，计算故障校验矩阵在特征维度上的均值和方差，进行标准化之后再通过缩放和平移得到标准化输出矩阵；步骤4、自注意力神经网络KAN+Transformer：采用科尔莫戈洛夫-阿诺尔德表示定理构建神经网络，通过反向传播算法进行学习的一维函数对标准化输出矩阵进行处理，最后通过归一化得到归一化输出矩阵；步骤5、LSTM神经网络：将步骤4的归一化输出矩阵输入LSTM神经网络，通过LSTM神经网络处理完归一化输出矩阵后，在每个时间生成一个隐藏状态；步骤6、全连接神经网络：将步骤5得到的隐藏状态进行线性变换，再使用PReLU激活函数对线性变换后的输出进行非线性映射，将多层线性变换和PreLU激活函数堆叠，逐步将隐藏状态变换为最终的校验矩阵匹配结果；步骤7、噪声注入：在步骤1-步骤6的训练过程中逐步提升误码率的门限，直到识别的准确率低于90%阈值，则此时的误码率即为极限误码率；步骤8、输出结果：输出接收到的非合作二进制信号符合各种校验矩阵的概率，并将所得概率最大的校验矩阵认为是得到的结果。

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