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对比文件列表
2003-12-11_US2003229843A_发明申请_US20030229843A1 Forward error correction apparatus and method in a high-speed data transmission system_+++A_B_C_D_E_F_G_H_Q+++.docx
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2005-11-03_US2005246606A_发明申请_US20050246606A1 Decoding LDPC (Low Density Parity Check) code and graphs using multiplication (or addition in log-domain) on both sides of bipartite graph_+++A_B_C_D_E_H_P_Q_f_g_i_j_k_l_m_n_o_r+++.docx
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2008-03-25_US7350130B_发明授权_US07350130B2 Decoding LDPC (low density parity check) code with new operators based on min_ operator_+++C_D_E_F_G_H_J_K_L_M_N_O_Q_a_b_i_p+++.docx
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2012-10-17_CN102739350A_发明公开_CN102739350A 一种用于数据传输的方法及装置_+++Q_a_b+++.docx
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2013-02-26_US8386879B_发明授权_US08386879B2 GLDPC encoding with Reed-Muller component codes for optical communications_+++D_Q_R_a_b_c_h+++.docx
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2014-04-28_KR1020140050035A_发明公开_KR1020140050035A 데이터전송 방법 및 장치_+++A_B_C_D_H_Q_a_b_c_d_h+++.docx
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2014-07-16_EP2755340A_发明公开_EP2755340A1 METHOD AND DEVICE FOR TRANSMITTING DATA_+++a_b_q+++.docx
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2014-09-09_US8831910B_发明授权_US08831910B2 Method of measuring defect density of single crystal_+++a_b+++.docx
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2014-09-11_US2014258806A_发明申请_US20140258806A1 Method and Device for Transmitting Data_+++Q_a_b_c_d_e_h_k_m+++.docx
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2014-11-27_US2014351828A_发明申请_US20140351828A1 APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING MULTI-CORE SYSTEM ON CHIP_+++A_b+++.docx
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2016-06-16_US2016173229A_发明申请_US20160173229A1 METHOD AND DEVICE FOR RECEIVING SIGNALS IN WIRELESS ACCESS SYSTEM_+++A_B_Q_h+++.docx
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2016-07-21_JP2014523168A_发明专利_JP2014523168A Method and apparatus for transmitting data_+++Q_a_b+++.docx
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2016-10-26_CN106059594A_发明公开_CN106059594A 一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法_+++Q_a_b_c_d_h+++.docx
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2017-06-16_CN104106230B_发明授权_CN104106230B 一种用于数据传输的方法及装置_+++A_B_C_D_H_Q_a_b_c_d_h+++.docx
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2017-11-02_US2017317695A_发明申请_US20170317695A1 METHODS AND DEVICES FOR ERROR CORRECTING CODES DECODING_+++D_Q_a_b+++.docx
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2018-02-08_US2018041227A_发明申请_US20180041227A1 APPARATUS AND METHOD FOR DECODING LDPC CODE_+++A_B_D_H_Q_c+++.docx
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2018-02-12_KR1020180015011A_发明公开_KR20180015011A LDPC 코드의 디코딩을 위한 장치 및 방법_+++A_B_C_D_E_H_Q_k_m+++.docx
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2018-12-18_CN106059594B_发明授权_CN106059594B 一种基于状态转移模型的联合信道状态检测和译码方法_+++C_Q_a_b_d+++.docx
2026-06-17 01:57
WO2015020395A1_Description_20260427_1629_+++A_B_Q_c_d_e+++.docx
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2016-07-21_JP2014523168A_发明专利_JP2014523168A Method and apparatus for transmitting data_+++Q_a_b+++.docx

好的,本次调用模型为资深专利代理师。

对比文件名称:2016-07-21_JP2014523168A_发明专利_JP2014523168A Method and apparatus for transmitting data

目标专利名称:1075信道解码中的数据处理CN113273085B

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断对比文件原文引用公开性论述
**技术特征A:包括:至少一个处理器** <br> **《隐含公开》**对比文件全文未明确提及“处理器”一词,其实施例13公开了“装置”,包括“记忆モジュール1410”(存储模块)、“チェックマトリックス生成モジュール1420”(校验矩阵生成模块)和“コードワード生成モジュール1430”(码字生成模块)。对比文件公开的是一种用于数据传输的装置,该装置包含执行特定功能的模块(如校验矩阵生成模块、码字生成模块)。在通信设备或数据处理装置中,这些功能模块通常由至少一个处理器执行相关计算机程序来实现。本领域技术人员可以合理推断,对比文件所述的装置必然包含至少一个处理器作为其核心处理部件,以执行编码等运算。因此,技术特征A被对比文件隐含公开。
**技术特征B:包括计算机程序代码的至少一个存储器** <br> **《隐含公开》**对比文件实施例13公开了“记忆モジュール1410”(存储模块),用于保存生成序列(生成シーケンス),并提供给其他模块。对比文件说明书[0002]提及了LDPC编码和解码过程,这些过程必然涉及计算机程序代码的执行。对比文件明确公开了“存储模块”,用于存储数据(生成序列)。在基于处理器的设备中,存储模块通常包含存储了计算机程序代码的存储器,以控制处理器执行相应操作(如生成校验矩阵、编码)。本领域技术人员可以合理推断,为执行对比文件中的编码方法,该装置必然包含存储有计算机程序代码的存储器。因此,技术特征B被对比文件隐含公开。
**技术特征C:所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述设备至少:从信道解码过程中获得第一输入和第二输入,将对所述第一输入和第二输入执行和积运算,所述和积运算包括一个或多个子运算** <br> **《未公开》**对比文件实施例1的仿真部分提及:“デコーディングはsum-productアルゴリズムを使用し”(解码使用和积算法)。对比文件说明书[0002]描述了LDPC解码的一般过程,但未描述从解码过程中获得两个具体输入、并对其执行包含子运算的和积运算的详细步骤。对比文件仅笼统地提及在LDPC解码仿真中使用了“和积算法”(sum-product algorithm)。该对比文件的主题是LDPC码的编码方法和装置,其核心在于通过生成序列来构建校验矩阵以减少存储。其关于解码的说明非常有限,仅仅是在性能仿真中作为背景技术提及,完全没有公开在信道解码过程中具体“获得第一输入和第二输入”的操作,也没有公开对输入执行包含“一个或多个子运算”的和积运算的具体过程。目标专利的特征C是解码过程中的具体操作步骤,对比文件对此没有任何描述,本领域技术人员不能毫无疑义地得出该特征,也无法通过对此文件中的编码内容推理出该解码步骤。因此,技术特征C未被对比文件公开。
**技术特征D:其中所述第一输入指示第一接收比特被解码为第一值的第一可能性和第一接收比特被解码为第二值的第二可能性之间的第一比率;并且其中所述第二输入指示第二接收比特被解码为所述第一值的第三可能性和所述第二接收比特被解码为所述第二值的第四可能性之间的第二比率** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。对比文件未涉及任何对数似然比(LLR)或概率比率的概念。其编码过程基于校验矩阵和生成矩阵,不涉及软解码信息。解码仿真虽然使用了和积算法,但未定义或描述算法输入的具体物理含义(如LLR)。技术特征D对和积运算的输入(A和B)进行了精确定义,对比文件对此没有任何公开或暗示。因此,技术特征D未被对比文件公开。
**技术特征E:其中所述和积运算执行对数域中的以下运算:** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。对比文件仅提及使用了“和积算法”,但没有公开和积运算的具体数学表达式,更没有公开在对数域中执行的、包含特定项的计算公式。目标专利的特征E具体定义了和积运算的形式,对比文件对此没有任何记载。因此,技术特征E未被对比文件公开。
**技术特征F:确定映射关系集,以用于对所述一个或多个子运算中的至少一个子运算进行近似** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。对比文件没有涉及任何“映射关系集”、“近似”或对和积运算子运算进行简化的概念。其仅是在仿真中使用了标准的和积算法,未对算法本身进行任何修改或近似处理。目标专利的核心创新点(使用映射关系集来近似子运算)在对比文件中完全没有被提及。因此,技术特征F未被对比文件公开。
**技术特征G:基于所述第一输入、所述第二输入和所述映射关系集,来确定对所述第一输入和所述第二输入执行的所述和积运算的第一结果** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。该特征是建立在特征C、D、E、F基础上的后续步骤。由于对比文件未公开前述基础特征(特别是映射关系集),因此也无法公开基于这些要素确定和积运算结果的技术特征。因此,技术特征G未被对比文件公开。
**技术特征H:基于所述第一结果来继续所述信道解码过程** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。由于特征G未被公开,其后续的“基于第一结果继续信道解码过程”自然也无法被公开。因此,技术特征H未被对比文件公开。
**技术特征I:其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述设备:基于所述第一输入、所述第二输入和所述映射关系集,来确定所述一个或多个子运算的第二结果** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。特征I是对特征F和G的进一步限定,涉及确定“子运算的第二结果”。由于对比文件未公开映射关系集以及基于此进行运算的任何概念,因此该特征未被公开。因此,技术特征I未被对比文件公开。
**技术特征J:至少基于所述第二结果来确定所述第一结果** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。特征J是对特征G的进一步限定,由于特征G和I未被公开,该特征也未被公开。因此,技术特征J未被对比文件公开。
**技术特征K:其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述设备:确定所述第一输入和所述第二输入之和的第一绝对值** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。对比文件未公开和积运算的任何具体计算步骤,包括对输入求和并取绝对值的操作。因此,技术特征K未被对比文件公开。
**技术特征L:基于所述第一绝对值和所述映射关系集,来确定所述一个或多个子运算的第一候选结果** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。该特征依赖于特征F(映射关系集)和特征K(第一绝对值),由于这些基础特征均未被公开,该特征也未公开。因此,技术特征L未被对比文件公开。
**技术特征M:确定所述第一输入和所述第二输入之间的差的第二绝对值** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。对比文件未公开和积运算的任何具体计算步骤,包括对输入求差并取绝对值的操作。因此,技术特征M未被对比文件公开。
**技术特征N:基于所述第二绝对值和所述映射关系集,来确定所述一个或多个子运算的第二候选结果** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。该特征依赖于特征F(映射关系集)和特征M(第二绝对值),由于这些基础特征均未被公开,该特征也未公开。因此,技术特征N未被对比文件公开。
**技术特征O:通过对所述第一绝对值和第二绝对值进行比较,来选择所述第一候选结果、所述第二候选结果以及预定值中的一项作为所述第二结果** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。该特征是对特征I的进一步限定,涉及候选结果的选择逻辑。由于对比文件未公开任何关于候选结果、比较或选择的概念,因此该特征未被公开。因此,技术特征O未被对比文件公开。
**技术特征P:其中所述映射关系集被存储为存储器中的查找表,并且其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述设备:从所述存储器中获得表示所述映射关系集的所述查找表** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。对比文件未公开“映射关系集”这一概念,也未公开任何形式的“查找表”用于近似运算。对比文件中存储模块(记忆モジュール)存储的是用于生成校验矩阵的“生成序列”,与目标专利中的映射关系集查找表功能完全不同。因此,技术特征P未被对比文件公开。
**技术特征Q:其中所述信道解码过程被用于对低密度奇偶校验(LDPC)码进行解码** <br> **《直接公开》**对比文件说明书[0002]:“先行技術において、低密度パリティチェック(LDPC)コードはその優れた性能と効率のよいデコーディングアルゴリズムにより、最もよいデバッグの実施の形態の1つとして幅広く認められている。”(在现有技术中,低密度奇偶校验(LDPC)码因其优越的性能和高效的解码算法被广泛认可为最好的纠错实现方式之一。)<br>对比文件实施例1至12的仿真图描述中均记载:“デコーディングはsum-productアルゴリズムを使用”(解码使用和积算法),并展示了不同大小LDPC码的BER/BLER性能曲线。对比文件明确指出了LDPC码及其解码算法(和积算法),其主题就是提供一种用于LDPC码的数据传输方法。虽然对比文件重点在编码,但其技术方案建立在LDPC码这一基础上,并且在性能仿真中明确了对LDPC码进行解码的过程。本领域技术人员可以直接、毫无疑义地确定,对比文件中的信道解码过程(和积算法)是用于对LDPC码进行解码的。因此,技术特征Q被对比文件直接公开。
**技术特征R:其中所述信道解码过程被用于对极化码和/或雷德密勒码进行解码** <br> **《未公开》**对比文件全文未公开。对比文件全文仅涉及LDPC码,完全没有提及极化码或雷德密勒码。因此,技术特征R未被对比文件公开。

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