摘要

本发明公开了一种基于深度学习的LDPC硬判决译码方法,包括如下步骤:1、将一组(X,Y)作为一组带标签数据;2、建立LDPC译码样本集;3、深度学习译码模型的建立;4、深度学习译码模型的预训练;5、深度学习译码模型译码并输出。本发明还公开了一种实现基于深度学习的LDPC硬判决译码方法的译码器,包括:输入单元、深度学习译码模型、输出单元和控制器。本发明在传统最大似然译码算法的基础上引入深度学习的硬判决译码方法,具有降低了译码计算量和复杂度以及提高了译码效率等优点。