好的，本次评估正式开始。
**对比文件名称：** 2014-07-16_EP2755340A_发明公开_EP2755340A1 METHOD AND DEVICE FOR TRANSMITTING DATA
**目标专利名称：** 1075信道解码中的数据处理CN113273085B
**本次调用的模型名称：** 深度思考模型（资深专利代理师模式）
以下是对比文件与目标专利权利要求的特征比对分析。
### 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（翻译） | 公开性论述 |
| **技术特征A：** 包括：至少一个处理器<br><br>《隐含公开》 | [0013] 本发明还提供了一种数据传输装置，包括：存储模块、校验矩阵生成模块和码字生成模块；<br>[0023] 图1是本发明提供的数据传输方法的说明性流程图。<br>[0084] 在仿真中，解码采用和积算法，最大迭代次数为50次。 | 对比文件公开了一种用于数据传输的装置和方法。该装置必然包含执行指令和处理数据的核心部件，例如处理器。虽然对比文件未直接使用“处理器”这一术语，但其所描述的“校验矩阵生成模块”和“码字生成模块”的功能（如基于生成序列生成矩阵、执行编码）以及仿真中提到的“解码采用和积算法”，这些逻辑运算和控制功能必须由处理器或类似的处理单元（如微处理器、数字信号处理器、专用集成电路）来执行，才能实现其技术方案。因此，本领域技术人员可以合理推断，该装置必然包含至少一个处理器。 |
| **技术特征B：** 包括计算机程序代码的至少一个存储器<br><br>《隐含公开》 | [0013] 所述存储模块，用于存储与行生成器对应的生成序列，并将所述生成序列提供给所述校验矩阵生成模块；<br>[0023] 图1是本发明提供的数据传输方法的说明性流程图。 | 对比文件明确指出其装置包含“存储模块”，用于存储“生成序列”等数据。在现代通信设备中，数据的存储和程序的执行都依赖于存储器。虽然对比文件未明确使用“计算机程序代码”这一表述，但其所实现的方法（如图1所示的流程）必然需要以软件或固件形式存在的指令代码来驱动处理器执行。这些代码必须存储在某种介质中，即存储器。因此，本领域技术人员可以合理推断，该装置必然包含存储有计算机程序代码的至少一个存储器。 |
| **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><br>《未公开》 | [0084] 在仿真中，解码采用和积算法，最大迭代次数为50次。<br>【译文】在仿真中，解码采用和积算法（Sum-Product Arithmetic, SPA），最大迭代次数为50次。 | 对比文件仅在仿真部分提及“解码采用和积算法（SPA）”，但完全没有公开如何在信道解码过程中“获得”作为和积运算输入的“第一输入”和“第二输入”的具体过程或定义。更重要的是，对比文件没有公开和积运算“包括一个或多个子运算”这一技术特征，更未对子运算进行任何定义或描述。目标专利明确将和积运算分解为子运算并进行处理，这是其技术方案的核心起点之一，而对比文件对此毫无涉及。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及似然比、对数似然比或任何概率比值的定义或描述。 | 目标专利明确将和积运算的输入定义为一种比率，即对数似然比（LLR），这是基于软信息解码的关键前提。整个对比文件的技术方案聚焦于LDPC码的编码过程，即如何根据校验矩阵生成码字。虽然在仿真中提到了“和积算法”，但其背景是使用SPA进行解码的性能仿真。然而，对比文件完全没有从理论上定义或描述解码过程中的输入数据，即LLR或类似概率比值的概念。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征E：** 其中所述和积运算执行对数域中的以下运算：其中A和B分别表示所述第一输入和所述第二输入<br><br>《未公开》 | 对比文件全文未公开和积运算在对数域的具体数学表达式。 | 目标专利明确给出了其所述和积运算在对数域中的具体数学公式，这是其技术方案最核心的数学基础。对比文件虽然在仿真中提到了“和积算法”，但这是一个宽泛的算法名称，其实现方式可以是线性域、对数域，也有多种近似形式。对比文件未提供任何具体公式，也未指明其使用的SPA是在对数域执行。本领域技术人员无法仅从“和积算法”这一术语，毫无疑义地得出其一定执行了对数域中的特定运算。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及任何关于映射关系、近似函数或查找表以逼近和积运算子项的描述。 | 目标专利的核心创新点在于使用一个映射关系集来近似和积运算中的复杂子项，以提高准确性并降低复杂度。整个对比文件的技术方案与此完全无关。对比文件旨在通过使用行生成器来减少LDPC码校验矩阵的存储空间，其核心是编码过程的简化，而非解码过程中和积运算的近似。对比文件中没有任何内容涉及或暗示对和积运算的子运算进行近似。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及映射关系集，也未描述如何基于映射关系集确定和积运算的结果。 | 该技术特征建立在技术特征F的基础之上。由于对比文件未公开用于近似的“映射关系集”，自然也就不可能基于该映射关系集来确定和积运算的结果。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件未公开基于映射关系集确定的第一结果来继续解码过程。 | 该特征与特征G直接关联。由于对比文件未公开如何确定第一结果，也就无法基于该结果继续解码过程。对比文件描述的解码过程是通用的“采用和积算法”，没有体现目标专利中基于改进的和积结果进行解码的特定技术手段。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及映射关系集和子运算的第二结果的确定。 | 该特征是特征F和G的细化。它进一步限定设备需要基于映射关系集确定子运算的第二结果。对比文件未公开映射关系集，也未公开任何关于子运算结果的确定过程。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及基于子运算的第二结果来确定和积运算的第一结果。 | 由于对比文件未公开如何确定子运算的“第二结果”，自然也就无法基于该结果来确定和积运算的“第一结果”。该特征完全依赖未被公开的前序特征。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及对和积运算输入进行求和并取绝对值的操作。 | 目标专利在确定子运算结果时，明确计算了输入之和的绝对值。这是其特定技术方案的组成部分。对比文件未公开和积运算的任何具体计算步骤，更未涉及对输入求和并取绝对值的操作。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及基于绝对值和映射关系集来确定候选结果。 | 该特征建立在特征K和F的基础上。由于对比文件未公开“第一绝对值”的确定，也未公开“映射关系集”，自然不可能基于两者来确定“第一候选结果”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及对和积运算输入进行求差并取绝对值的操作。 | 与特征K类似，该特征涉及计算输入之差的绝对值，这是目标专利的特定步骤。对比文件未公开和积运算的任何具体计算步骤，更未涉及对输入求差并取绝对值的操作。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及基于绝对值和映射关系集来确定候选结果。 | 该特征建立在特征M和F的基础上。由于对比文件未公开“第二绝对值”的确定，也未公开“映射关系集”，自然不可能基于两者来确定“第二候选结果”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及通过比较绝对值来选择和积运算子项结果。 | 该特征描述了选择第二结果的具体逻辑。由于对比文件未公开第一绝对值、第二绝对值、第一候选结果、第二候选结果等概念，更未描述通过比较它们来选择最终结果的技术方案。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | [0013] 所述存储模块，用于存储与行生成器对应的生成序列，并将所述生成序列提供给所述校验矩阵生成模块； | 对比文件虽然提到了存储模块和生成序列，但其存储的“生成序列”是用于构造校验矩阵的，与目标专利中用于近似和积运算子项的“映射关系集”在功能、目的和内容上完全不同。目标专利的查找表是用于解码过程中快速计算修正项的，而对比文件的是用于编码过程中生成矩阵的。两者没有技术上的关联性，本领域技术人员不能从对比文件公开的存储生成序列这一概念，合理推断出存储用于近似运算的映射关系集查找表。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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><br>《隐含公开》 | [0005] 目前，低密度奇偶校验码（LDPC）因其优异的性能和高效的解码算法，被认为是最好的纠错编码方法之一。<br>[0006] LDPC码是一种基于稀疏校验矩阵H的线性纠错码...<br>[0084] 在仿真中，解码采用和积算法，最大迭代次数为50次。 | 尽管对比文件的主要发明点在于LDPC码的**编码**过程，但其全文大量篇幅均在描述LDPC码，并明确指出LDPC码具有“高效的解码算法”。在仿真部分（例如图2-13的描述），对比文件明确记载其使用了“和积算法（SPA）”对LDPC码进行**解码**。这说明对比文件的技术方案必然隐含了将信道解码过程用于对LDPC码进行解码这一应用场景。虽然其解码过程并非其发明重点，但本领域技术人员可以毫无疑问地确定该特征被公开。 |
| **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><br>《未公开》 | 对比文件全文未涉及“极化码”或“雷德密勒码”的任何描述或暗示。 | 对比文件全篇的技术方案均围绕LDPC码展开，包括其编码、解码和性能仿真。文中没有任何文字、公式或技术启示涉及极化码（Polar Code）或雷德密勒码（Reed-Muller Code）。因此，本领域技术人员无法从对比文件中得出该技术特征。该技术特征未被公开。 |
### 结论
综合以上分析，对比文件EP2755340A1的技术方案与目标专利CN113273085B的技术方案在核心发明点（即对和积运算的子运算进行近似处理）上完全不同。对比文件主要关注LDPC码编码过程的存储优化，而目标专利关注解码过程中和积运算的计算精度与效率。
- 对比文件**直接公开**了以下技术特征：无。
- 对比文件**隐含公开**了以下技术特征：A, B, Q。
- 对比文件**未公开**以下技术特征：C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, R。
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