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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种基于非线性均衡与FEC结合的译码方法，属于光纤通信技术领域，包括：步骤A：选用高斯近似构造法构造Polar码；步骤B：对编码后的码字进行映射；步骤C：对映射后的信号进行传输处理；步骤D：对信号进行LLR估计；步骤E：译码判决。该方法针对于软判决FEC，实现高性能低复杂度的Polar码编译码PAM传输系统，针对非等同高斯分布模型，结合深度神经网络，在LLR估计过程中考虑传输中的非线性损伤，提高了Polar码的译码性能。采用本发明的方法相较于传统的基于相同高斯分布估计的方法可以获得约0.9dB左右的增益。

主权项：1.一种基于非线性均衡与FEC结合的译码方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤A：选用高斯近似构造法构造Polar码；步骤B：对编码后的码字进行映射；步骤C：对映射后的信号进行传输处理；步骤D：对信号进行LLR估计；步骤E：译码判决；其中，步骤B具体如下：步骤B1：将得到的码字送入映射器中，每三个比特为一组格雷映射为PAM8信号；Polar译码器中的对数似然比LLR估计表示为： 其中，bi代表在发射端映射到PAM8符号的第i个比特，i取值范围为1，2，3，而r表示接收的PAM8信号；步骤B2：由于用户数据中的比特“0”和“1”是等概率发送的，因此bi＝0和bi＝1的概率是相等的，即： 根据后验概率的特性，后验概率Pbi＝0|r定义为： 同样地，得到后验概率Pbi＝1|r 步骤D具体如下：步骤D1：将均衡后的信号送入深度神经网络，首先对信号进行LLR估计；若信号通过均值为0、方差为σ2的加性高斯白噪声AWGN信道，则信道的转移概率Pr|bi＝k表示为： 其中，k＝0,1，且表示所映射的第i个比特为k的标准符号；根据式5和式6，得到LLR的计算公式如下： 公式中的噪声方差通过加入训练序列的方式进行估计，即在发送数据的开头，发送一个长度为Lt的训练序列Tt，则噪声方差估计为： 其中，rt表示接收的第t个PAM信号；步骤D2：采用深度神经网络的方法估计非等同高斯分布模型的参数；根据PAM8符号映射的规则，三个比特位置中的第一个比特对应的LLR估计表示为： 其中，μj表示PAM8信号的八个不同的幅度，表示PAM8信号的不同的幅度上的噪声方差，y代表均衡后的信号，第二个比特对应的LLR估计和第三个比特对应的LLR估计分别表示为：

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