好的，这次我将严格按照您的要求，以资深专利代理师的身份，对对比文件是否公开目标专利权利要求的各技术特征进行严谨评估。我会深度思考，结合目标专利说明书原文理解技术特征，并严格遵循直接公开和隐含公开的判断标准，最终按要求格式输出。
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**对比文件名称：** WO2015020395A1_Description_20260427_1629
**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：** deepseek-chat
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### 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>**【直接公开】** | 对比文件段落[161]：“기지국(1610)은 프로세서(1612), 메모리(1614) 및 무선 주파수(Radio Frequency, RF) 유닛(1616)을 포함한다.” (基站(1610)包括处理器(1612)、存储器(1614)和射频(RF)单元(1616)。) <br> 以及段落[161]：“단말(1620)은 프로세서(1622), 메모리(1624) 및 RF 유닛(1626)을 포함한다.” (终端(1620)包括处理器(1622)、存储器(1624)和RF单元(1626)。) | 对比文件明确公开了用于接收信号、执行信道解码等操作的设备（基站和终端）都包括“至少一个处理器”（프로세서）。该处理器执行对比文件所描述的各种方法步骤，这与目标专利中用于执行数据处理步骤的处理器在结构和功能上直接对应。因此，技术特征A被直接公开。 | ||||
| **技术特征B：** 包括计算机程序代码的至少一个存储器<br>**【直接公开】** | 对比文件段落[161]：“기지국(1610)은 ... 메모리(1614) ...를 포함한다.” (基站(1610)包括...存储器(1614)...) <br> 以及段落[165]：“소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다.” (软件代码可以存储在存储器单元中并由处理器驱动。) | 对比文件明确公开了设备包括“存储器”（메모리），并指出该存储器中存储有“软件代码”（소프트웨어 코드）。这与“包括计算机程序代码的至少一个存储器”完全对应。该存储器存储的程序代码由处理器执行以实施相关方法，这与目标专利中存储器和程序代码的功能一致。因此，技术特征B被直接公开。 | ||||
| **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>**【隐含公开】** | 对比文件段落[130]：“본 발명에서 사용하고자 하는 LDPC sum-product 복호 알고리즘은 LDPC 부호를 사용하는 시스템에서 주로 사용하는 복호 방법이며, LDPC 복호 알고리즘 중에서 가장 성능이 우수한 알고리즘이다.” (本发明想要使用的LDPC sum-product解码算法是使用LDPC码的系统中主要使用的解码方法，并且是LDPC解码算法中性能最好的算法。)<br> 对比文件段落[145]：“본 발명에 따른 LDPC 복호 시 변수 노드에서 계산된 값을 체크 노드로 넘겨줄 때 발생하는 soft information의 값에 스케일링 값 α (<1)을 곱한다.” (根据本发明的LDPC解码时，在将从变量节点计算出的值传递给校验节点时产生的软信息的值乘以缩放值α (<1)。) | 对比文件公开了使用“LDPC sum-product 복호 알고리즘”（LDPC和积解码算法）。在和积解码过程中，核心运算是在校验节点更新时处理来自两个变量节点的软信息（即第一输入和第二输入），并执行和积运算。虽然对比文件没有明确描述“获得第一输入和第二输入”这一具体步骤，但从“sum-product 복호 알고리즘”这一术语本身及其在LDPC解码中的应用，本领域技术人员可以合理推断出，该算法的执行必然包括从信道解码过程中获得两个输入（例如，来自不同变量节点的LLR）并对它们执行和积运算（包括内部子运算，如符号、最小值和校正项的组合）的步骤。因此，该技术特征被隐含公开。 | ||||
| **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>**【隐含公开】** | 对比文件段落[130]-[131]：“... sum-product 알고리즘에서 soft information 값을 변경시키기 위해 수신 신호 세기를 기반으로 정해진 가중치 값을 이용할 수 있다.” (... 在sum-product算法中，为了改变软信息值，可以使用基于接收信号强度确定的权重值。)<br> 对比文件段落[145]提及 “soft information의 값”。 | 对比文件在描述LDPC解码时，反复使用术语 “soft information”（软信息）。在信道解码领域，特别是使用LDPC和积算法的上下文中，本领域技术人员熟知，“soft information”通常指代对数似然比（LLR），即一个比特为0或1的概率比的对数形式。该定义与目标专利中“第一输入”和“第二输入”作为“似然比率”（LR或LLR）的描述完全一致。虽然对比文件未明确写出这一定义，但结合其“sum-product 알고리즘”和“soft information”的上下文，本领域技术人员可以毫无疑问地推断出，输入的软信息即为对数似然比，从而被隐含公开。 | ||||
| **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>**【隐含公开】** | 对比文件段落[130]：“... LDPC sum-product 복호 알고리즘 ... min-sum 알고리즘은 Sum-product 알고리즘에 비해 복호 성능은 떨어지지만 복호 연산량이 매우 적다. min-sum 알고리즘은 복호 성능을 높이기 위해 스케일링 값이라는 가중치 값을 주로 사용한다.” (... LDPC和积解码算法... 最小和算法相比于和积算法解码性能虽差，但解码计算量非常少。最小和算法为了提升解码性能，主要使用称为缩放值的权重值。) | 对比文件明确将“sum-product 알고리즘”和“min-sum 알고리즘”作为LDPC解码的选项。本领域技术人员熟知，min-sum算法是sum-product算法在对数域中取近似的结果，即对等式 `ln(e^a + e^b)` 进行近似。因此，提及min-sum算法必然暗示其基于的对数域sum-product运算。虽然对比文件没有明确写出所述等式，但在LDPC解码的上下文中，sum-product运算通常在对数域中进行以避免数值问题，并且其具体运算形式 `sign(A)sign(B)min( | A | , | B | ) + g(A,B)` 是本领域的公知常识。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **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】** | 参见技术特征C、E和K的引用。 | 对比文件的核心创新点在于，利用基于接收信号强度的缩放值（α, β）来调整LDPC解码过程中变量节点的软信息，以提高误码性能。对比文件并未提及任何“映射关系集”（例如，目标专利中的分段线性函数集或查找表）来对和积运算内部的子运算（如G项）进行近似。对比文件采用的min-sum算法虽然是对和积的近似，但其近似方法是固定的（直接忽略G项），而不是通过“确定映射关系集”来实现的。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开该特征。 | ||||
| **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】** | 参见技术特征F的引用。 | 由于对比文件未公开与目标专利类似的“映射关系集”，因此无法公开基于该映射关系集来确定和积运算结果这一完整步骤。对比文件中的方法不依赖于此类映射关系。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>**【未公开】** | 参见技术特征F和G的引用。 | 由于技术特征G未被公开，使用其确定的“第一结果”继续解码的步骤自然也未被公开。对比文件是基于缩放后的软信息继续迭代解码，而非基于通过特定映射关系集计算出的和积结果。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>**【未公开】** | 参见技术特征F和G的引用。 | 该技术特征是技术特征F和G的具体化，涉及确定特定的“第二结果”（即校正项g）。如上所述，对比文件既未公开“映射关系集”，也未公开基于该集合确定子运算结果的中间步骤。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>**【未公开】** | 参见技术特征F、G和I的引用。 | 由于技术特征I未被公开，该技术特征作为其自然延伸，同样未被公开。 | ||||
| **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>**【未公开】** | 参见技术特征E、F的引用。 | 虽然对比文件隐含公开了对数域的和积运算（技术特征E），但其解决技术问题的路径不同。对比文件未公开任何用于计算和积运算中校正项g的步骤，而目标专利的该特征正是计算校正项g的一个关键子步骤（计算 | A+B | ）。对比文件无动机也无启示去执行该具体计算作为独立步骤。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>**【未公开】** | 参见技术特征F和K的引用。 | 该特征将技术特征K与映射关系集结合，用于计算第一候选结果（即J( | A+B | )）。由于映射关系集未被公开，该步骤也未被公开。 | ||
| **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>**【未公开】** | 参见技术特征K的论述。 | 类似于技术特征K，该特征（计算 | A-B | ）是计算校正项g的另一个关键子步骤。对比文件未公开任何关于计算校正项g的具体操作，因此无法公开该特征。 | ||
| **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】** | 参见技术特征F和M的引用。 | 该特征将技术特征M与映射关系集结合，用于计算第二候选结果（即J( | A-B | )）。由于映射关系集未被公开，该步骤也未被公开。 | ||
| **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>**【未公开】** | 参见技术特征K、L、M、N的论述。 | 该特征是对技术特征K至N的最终判断步骤，基于比较 | A+B | 和 | A-B | 来选择校正项g的值。由于前述步骤均未被公开，该选择步骤自然也未被公开。 |
| **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>**【未公开】** | 参见技术特征F的引用。 | 由于对比文件未公开“映射关系集”，因此更未公开将该映射关系集“存储为查找表”并“从存储器中获得”的具体实现方式。对比文件中的缩放值α, β是基于信号强度计算或预定的，不需要以查找表形式存储一个复杂的映射关系集。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>**【直接公开】** | 对比文件段落[129]：“본 발명에 따른 오류 성능 개선 방법은 도 12 (b)에서 LDPC (Low Density Parity Check) 채널 복호기에 스케일링 값을 사용함으로써 전체 오류 성능을 높이는 것을 목적으로 한다.” (根据本发明的错误性能改善方法，其目的在于通过在图12(b)中的LDPC（低密度奇偶校验）信道解码器中使用缩放值来提高整体错误性能。) | 对比文件明确且直接地指出其方法应用于“LDPC（Low Density Parity Check）채널 복호기”（LDPC信道解码器），并通篇围绕LDPC码的解码展开，例如描述LDPC sum-product解码算法。这与目标专利的技术特征Q完全一致。因此，该技术特征被直接公开。 | ||||
| **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】** | 对比文件通篇未提及“polar code”（极化码）或“Reed-Muller code”（雷德密勒码）。 | 对比文件明确其技术方案针对的是“LDPC”码，全文未涉及“polar code”或“Reed-Muller code”的解码或其解码器结构。因此，该技术特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
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### 结论代码
<<<A>>><<<B>>><<<Q>>><<<c>>><<<d>>><<<e>>>