一种用于数据处理的设备，包括： 至少一个处理器；以及 包括计算机程序代码的至少一个存储器； 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，；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，；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； 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； 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；以及基于所述第一结果来继续所述信道解码过程。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您对目标专利（CN113273085B）的权利要求1进行深度法律与技术解析，并紧密结合对比文件D1至D4的原文进行逐字逐句的比对分析。

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## 一、 权利要求1的技术特征分解

根据专利审查指南，我们将权利要求1拆解为以下独立的技术特征：

* **技术特征A（前序部分-硬件）**：一种用于数据处理的设备，包括：至少一个处理器；

* **技术特征B（前序部分-硬件）**：以及包括计算机程序代码的至少一个存储器；

* **技术特征C（主体部分-流程描述）**：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；

* **技术特征D（输入定义）**：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；

* **技术特征E（核心数学运算表达式）**：其中所述和积运算执行对数域中的以下运算：

$$f = \text{sign}(A)\text{sign}(B)\min(|A|, |B|) + g$$

其中，

$$g = \ln(1+\exp(-|A+B|)) - \ln(1+\exp(-|A-B|))$$

其中A和B分别表示所述第一输入和所述第二输入；

* **技术特征F（近似技术手段）**：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；

* **技术特征G（近似结果确定）**：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；

* **技术特征H（后续流程）**：基于所述第一结果来继续所述信道解码过程。

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## 二、 对比文件公开情况分析（含原文详细出处）

### 1. 对比文件D1：CA2651256A1

* **技术领域与核心内容**：公开了一种在模拟神经LDPC译码器中控制错误平层（error floor）的方法，利用多层感知机（MLP）神经网络对和积算法中的校验节点多维映射进行函数近似。

* **公开性评述**：

* **实质公开特征A、B、C**：D1提及“The decoder decodes (3,6)-2304bit regular LDPC codes using modified min-sum algorithm... chip was fabricated in a 0.18um, 6 metal-layer CMOS technology”以及“implementing multi-dimensional mapping within one integrated device... built based on multi-layer perceptron neural structure”。其硬件载体构成实质公开。D1还明确指出了LDPC的信道解码过程以及校验节点更新时的和积算法映射。

* **实质公开特征D**：D1第三节公式（3.1）明确指出了对数似然比（LLR）的定义：$L(c_i) = \log(Pr(c_i=0|y)/Pr(c_i=1|y))$，这与特征D中定义的两个接收比特被译码为不同值的可能性比率（即LLR输入）完全等同。

* **实质公开特征E（未完全公开）**：D1在第三节列举了和积算法（SPA）的标准对数域形式：$L(r_{ji}) = 2 \text{arctanh} \{ \prod \text{tanh} ((1/2) L(q_{ij})) \}$，并探讨了将其拆分为符号和绝对值相加减的形式（公式3.9-3.11），同时也提到了最小和（min-sum）近似算法（公式3.14-3.17）。**然而，D1并未显式公开权利要求1中所限定的、将和积算法精确分解为“最小和项 + 雅可比对数修正项 $g$”的特定分立公式结构。**

* **实质公开特征F、G**：D1的核心思想就是采用映射关系集（即神经网络的权重和偏置参数）来近似和积算法的子运算。原文记载：“Function approximation. MLP mapping background... network plays the role of the mapping function, providing nonlinear mapping of the input values... to adjust weights via back-propagation algorithm”。

* **实质公开特征H**：D1图3及随后的迭代描述中，公开了将校验节点产生的信息传递回变量节点进行下一次迭代，即“继续信道解码”。

### 2. 对比文件D2：CN102739350A & D4：KR1020140050035A（同族）

* **技术领域与核心内容**：这两份文件为同族专利，关注的是QC-LDPC码的**编码**阶段，通过预先保存的行生成器序列，利用循环移位或直接寻址来生成奇偶校验矩阵，以此降低存储空间。

* **公开性评述**：由于D2/D4侧重于**信道编码（Encoding）**矩阵的构造存储，并未涉及信道解码（Decoding）过程中的对数域和积运算、雅可比对数项的分离或利用映射关系集进行数值近似。仅公开了常规的处理器/存储器架构。

### 3. 对比文件D3：US8386879B2

* **技术领域与核心内容**：公开了一种用于光通信的、带有雷德密勒（Reed-Muller, RM）分量码的广义LDPC（GLDPC）编码与译码方法。

* **公开性评述**：D3提到在GLDPC解码中将软输入软输出（SISO） block 译码器并行操作，并提及利用快速沃尔什-哈达玛变换（FHWT）来降低RM分量码MAP译码的复杂度。D3虽涉及信道解码和降低复杂度的初衷，但未涉及雅可比对数域的和积运算精确公式拆解，亦未提及利用通用的映射关系集（如查找表或神经网络参数）来近似该对数域运算。

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## 三、 权利要求1与对比文件的特征比对表

下表客观展现了各对比文件对权利要求1技术特征的公开情况（“$\checkmark$”表示毫无异议公开或实质公开；“$\times$”表示未公开）。

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## 四、 创造性分析：最接近对比文件的确立

在创造性审查或无效宣告程序中，**对比文件D1（CA2651256A1）在技术问题和技术效果角度最适合做最接近的对比文件**。

* **从整体解决的技术问题看**：

* **目标专利**旨在解决在超高可靠性低时延通信（URLLC）场景下，传统的最小和（min-sum）等次优算法因忽略了和积运算中的非线性修正项而导致纠错性能下降的问题，力求在**降低译码复杂度的同时提升近似准确度、消除错误平层**。

* **对比文件D1**开篇即指出："Control of the error floor via optimization of the error distribution in the check node's mappers is demonstrated..."。两者完全聚焦于**“如何在保证或降低硬件复杂度的前提下，通过近似手段精确补偿对数域和积运算，从而抑制错误平层”**这一完全相同的核心技术瓶颈。

* **从技术效果看**：

* 两者均达到了在不显著增加运算时延的情况下，使近似曲线无限逼近理想和积算法曲线的效果，获得了显著的编码增益提升。

* 相比之下，D2/D4属于编码矩阵构造领域，D3属于GLDPC分量码MAP译码领域，其技术主题、解决的问题与目标专利的核心改进点（对数域和积拆解与近似）相去甚远。

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## 五、 区别技术特征及无效请求方的薄弱环节分析

### 1. 区别技术特征归纳

通过上述特征比对，本权利要求1相对于最接近的对比文件D1的区别特征在于：

> **区别特征①**：特征E中所述和积运算在对数域中**被特定地显式拆解**为最小和项与包含对数、指数复合运算的修正项 $g$ 的分立叠加形式。

> **区别特征②**：特征F和G中所确定的“映射关系集”在说明书实施例中被进一步具体化为**针对该特定修正项 $g$（而非整个校验节点多维函数）进行近似的单一查找表或参数化一维/二维映射集**（结合说明书[0052]-[0059]所述，由于联合处理，本发明相比传统多维近似，只需要**一个**查找表）。

### 2. 无效请求方最薄弱的技术特征（即专利所有人的最强防御点）

若您作为无效宣告的请求方（力求推翻该专利），**最薄弱、最难攻克的特征是：特征E、F、G的有机结合体——即“针对将和积运算精确拆解后的特定 $g$ 项建立映射关系集进行近似”**。

* **薄弱原因分析（对请求方而言的难点）**：

1. **D1的架构是“黑盒多维近似”**：D1虽然公开了通过多层感知机（MLP）来近似校验节点的运算，但它是直接将整个校验节点的多维输入映射到输出（3D或4D映射），属于纯粹的端到端神经网络黑盒拟合。

2. **目标专利是“半解析半查找的高效架构”**：目标专利巧妙地保留了完全不需要运算成本、且绝对精确的符号位与绝对值最小项 $\text{sign}(A)\text{sign}(B)\min(|A|, |B|)$，而**仅仅将最难计算的解析修正项 $g$ 剥离出来进行映射近似**。

3. **技术效果的质变（创造性抗辩依据）**：由于目标专利仅对 $g$ 项进行拟合，其映射集的维度从D1的3D/4D空间直接降到了一维/低维空间。正如目标专利说明书[0059]所强调的，这导致硬件实现时**“只需要一个查找表”**。这种“部分解析计算 + 局部低维拟合”的架构，相比D1的“全网络拟合”，不仅大幅降低了硬件存储和计算开销，还保证了极高的近似精度。

* **结论**：请求方很难在先前的通信译码文献中找到“恰好剥离出该特定 $g$ 表达式，并仅对 $g$ 建立低维查找表映射”的技术启示。因此，**特征E+F+G的结合构成了该权利要求稳固的创造性高度，是无效请求方最难攻破的薄弱环节。**

作为一名经验丰富的专利代理师，我将根据请求，紧密结合目标专利说明书和提供的对比文件，对权利要求1进行详细的解释、对比分析及创造性评估。

### 第一部分：权利要求解释及特征划分

**目标专利：CN113273085B（下称“目标专利”）**

**请求保护的权利要求：权利要求1**

首先，将权利要求1分解为独立的可比对技术特征：

* **特征A**：一种用于数据处理的设备，包括：**至少一个处理器**；

* **特征B**：以及包括计算机程序代码的**至少一个存储器**；

* **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**；

* **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**；

* **特征E**：其中所述和积运算执行**对数域中的以下运算**：

$$f(A, B) = \text{sign}(A)\text{sign}(B)\min(|A|, |B|) + \ln(1+\exp(-|A+B|)) - \ln(1+\exp(-|A-B|))$$

其中A和B分别表示所述第一输入和所述第二输入；

* **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**；

* **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**；

* **特征H**：基于所述第一结果来继续所述信道解码过程。

#### 代理师对权利要求的紧密结合说明书解释：

1. **关于“输入”和“比率”（特征C、D、E中的A和B）**：

* **说明书依据**：说明书第\[0031\]段指出：“似然比（LR，指一个给定比特是1与其是0的的概率比或相反）经常被转换到对数域，并且其结果一般被称为对数似然比（LLR）”。特征E中给出的公式(1)明确是在“对数域中”执行。因此，特征C和D中的“从信道解码过程中获得”的“第一输入（A）”和“第二输入（B）”是指对数似然比（LLR）。特征D描述的概率可能性比率在对数域中表现为LLR。

* **实施例依据**：说明书第\[0075\]和\[0078\]段在极化解码实施例中明确提到“ 代表第一个比特到第(2i‑2)个解码比特，以及 代表给定以及序列长度N情况下的第(2i‑1)个比特的对数似然比”。

2. **关于“和积运算”（特征C、E）**：

* **说明书依据**：说明书第\[0032\]段定义了权利要求1特征E中的公式。第\[0033\]段指出，传统解决方案通常包含对雅可比对数和积运算进行“简化”或“近似”，例如特征E公式的第一项 $\text{sign}(A)\text{sign}(B)\min(|A|, |B|)$ 被称为“最小和（Min-Sum）”，通常忽略后两项雅可比对数项（特征E公式中的 $ \ln(1+\exp(-|A+B|)) - \ln(1+\exp(-|A-B|)) $，即公式(2)中的g项）。目标专利则旨在补偿这些“不重要的项”（公式(2)的g项）。

* **应用场景依据**：第\[0039\]段指出“和积运算是LDPC解码器和/或极化解码器两者至关键组成”。因此，该设备可以是LDPC或极化码解码器（如说明书\[0094\]、\[0095\]段所述）。

3. **关于“近似”和“映射关系集”（特征F、G）**：

* **说明书依据**：目标专利的核心改进在于对等式(1)（特征E中的公式）中的子运算项进行近似，具体是对等式(2)中的g项进行近似。说明书第\[0052\]段提出从2维空间确定一组基本曲线（也称为“映射关系”或“映射关系集”）来近似雅可比对数计算。实施例中，如等式(3)所示，该映射关系集可以是指数和的近似形式。第\[0058\]段明确指出：“如上述等式(3)所示的映射关系集J(x)可以被存储为存储器中的查找表”。

* **结论**：特征F和G的组合含义是，设备不直接进行公式(2)中的复杂雅可比对数（ln, exp）直接计算，而是预先保存一个映射关系集（最典型的是查找表LUT），然后基于输入A、B和这个查找表来得到近似的和积结果，目的是实现“性能提升和实现的复杂度之间的良好平衡”（说明书第\[0041\]段）。

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### 第二部分：对比文件特征比对及分析

我们将依次分析四篇对比文件，并明确给出证据出处（段落号、页码）。

#### 1. EP2755340A1 (后简称“D1”)

**标题**：METHOD AND DEVICE FOR TRANSMITTING DATA

D1公开了一种低密度奇偶校验（LDPC）码的数据传输方法和装置。

* **技术领域比对**：目标专利涉及信道解码（ LDPC、极化码等，说明书第\[0001\]段），D1也明确涉及LDPC编码和解码（D1【背景技术】第\[0005\]段）。技术领域相同。

* **和积运算分析**：权利要求1的核心是对数域中的复杂和积运算。我们寻找D1中关于解码算法的具体描述。在D1的Emulation Comparison中（如第\[0084\]段），提到“the decoding takes sum-product algorithm, with maximum 50 iterative time”。然而，D1的【具体实施方式】（Detailed Description of the Invention）中，从第\[0020\]段到最后，**完全没有**公开对数域解码中和积运算的具体公式，也**完全没有**提到对复杂项（如雅可比对数项）进行“近似”或使用“映射关系集”（查找表）来确定结果。D1的主要发明点在于基于行生成序列生成校验矩阵（特征\[0010\]、\[0022\]、权利要求1）。

#### 2. US8831910B2 (后简称“D2”)

**标题**：Method of measuring defect density of single crystal

D2公开了一种测量单晶缺陷密度的算法。

* **技术领域比对**：D2属于半导体单晶质量评价技术领域（D2【发明领域】第\[0001\]段，背景技术第\[0004\]段）。**这与目标专利的通信信道解码技术领域完全不同**。虽然D2使用了计算机数据处理，但其处理的数据来源于单晶缺陷成像（例如干涉显微镜、共聚焦激光扫描显微镜，特征\[0016\]）。

* **和积运算分析**：D2不涉及信道解码，因此根本不可能公开权利要求1所述的“从信道解码过程中获得第一输入和第二输入”并执行“对数域中的和积运算”以实现“纠错”（目标专利\[0002\]）。

#### 3. US20140258806A1 (后简称“D3”)

**标题**：Method and Device for Transmitting Data

经核对，D3与D1为同族专利，发明人和技术内容完全一致。D3也是公开一种基于生成序列构造LDPC码的校验矩阵的方法。

* **比对分析**：基于对D1的分析，D3同样仅提到解码采用“sum-product algorithm”（D3第\[0100\]段），**完全没有**公开对数域和积运算的具体公式，更**完全没有**涉及子运算近似、映射关系集或查找表的具体技术细节。

#### 4. US20140351828A1 (后简称“D4”)

**标题**：APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING MULTI-CORE SYSTEM ON CHIP

D4公开了一种用于控制多核SoC（片上系统）的装置和方法，旨在通过任务调度和状态保存来实现低功耗（D4第\[0003\]、\[0011\]段）。

* **技术领域比对**：D4属于计算机体系结构和电源管理技术领域。虽然D4提到了处理器核心执行任务，但其不涉及通信系统中的信道解码过程（目标专利\[0046\]、\[0047\]）。

* **和积运算分析**：D4完全没有公开信道解码中的“对数域和积运算”，也没有涉及权利要求1中特征E公式所限定的具体数学计算和基于查找表的近似方法。

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### 特征比对表格

为了直观展示，将上述分析总结为特征比对表格：

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### 第三部分：最接近对比文件分析及创造性评估

#### 1. 哪个对比文件适合做创造性分析过程中的最接近对比文件？

在选择最接近的对比文件时，代理师需要整体分析申请解决的技术问题、采用的技术手段以及达到的技术效果：

* **目标专利整体解决的技术问题和技术效果**：提高信道解码（ LDPC、极化码等，主要针对Rel-15 NR增强型移动宽带eMBB和NR超可靠低时延通信URLLC应用场景，第\[0002\]段）在对数域中的糾错能力，同时“提供性能提升和实现的复杂度之间的良好平衡”（第\[0041\]段），目标解决 Rel-15 中纠错码在低错误率区域（BLER $10^{-5}$）的性能降级问题（第\[0038\]、\[0042\]段）。技术手段是：在对数域计算中，准确补偿传统简化算法忽略的较为不重要的雅可比对数子运算项（特征E），并提出离线确定微调的映射关系集（查找表LUT，特征F、G）来近似子运算，联合处理输入从而简化实现复杂度。

* **对对比文件整体技术方案的代理师判断**：

* **D1/D3 (EP2755340A1/US20140258806A1)**：技术领域、技术手段和技术问题都解决 LDPC码编解码过程，特别是矩阵构造对存储空间和计算复杂度的影响。D1明确提到了解码使用 sum-product algorithm。**这是四篇对比文件中最接近的技术方案**。

* **D2 (US8831910B2)**：属于半导体测量领域。不解决通信纠错问题。**完全不适合**。

* **D4 (US20140351828A1)**：属于电源管理领域。处理任务调度。不解决通信纠错问题。**不适合**。

**结论**：因此，最接近的对比文件只能是**D1或D3**（两者技术内容等同）。

#### D1或D3作为创造性最接近对比文件的具体原因分析：

1. **技术领域**：目标专利解决的问题涉及通信网络系统、发送设备和接收设备中的信道解码（说明书\[0043\]、\[0044\]、图1A和图1B）。对比文件D1同样明确涉及通信技术特别是无线通信系统，旨在解决LDPC码编解码技术难题（D1特征\[0004\]-\[0005\]，图2仿真 AWGN信道）。因此，两者在发明最相关的**技术领域上是一致的**。

2. **解决的技术问题和技术效果**：目标专利解决如何通过精确实现雅可比对数项在低 BLER区域纠错能力降级问题，获得显著增益（如0.3dB，说明书\[0085\]段）。D1 虽然主要关注矩阵构造，但其【背景技术】第\[0008\]段指出傳統编解码复杂度高限制了应用，仿真目的（特征\[0059\]）在于验证其 LDPC码的 BER/BLER性能。两者都**实质旨在提升或验证糾错码的性能，并控制实现复杂度**。D1中提及最大迭代次数等参数暗示了其也在关注解码增益和复杂度的平衡。

3. **技术手段**：两者都实质上在讨论一种采用LDPC码的“接收机”或“数据传输方法/装置”（目标专利图1B中的接收设备130和解码器170；D1前言\[0010\]中的装置和[0023]中的方法，图1流程图）。D1作为LDPC码编解码的技术基准，实质隐含地涉及对数域和积运算、软信息的输入输出处理，以及基于中间计算结果的递推过程，这涵盖了权利要求1中除具体雅可比对数近似公式（映射 LUT）之外的大部分解码框架性特征。

#### 代理师对創造性分析的代理師意見：

以D1作为最接近的对比文件，权利要求1中没有被D1公开的特征主要是：特征D（概率指示LLR）、和**最薄弱的技术特征：特征E公式中的 ln+exp complex terms（雅可比对数项）、特征F（确定映射关系近似雅可比项）和特征G（基于映射LUT联合输入A、B来近似确定联合结果）**。

* **关于特征D（LLR）**：在对数域执行 sum-product algorithm时采用 LLR作为输入和概率表示在信道解码领域是众所周知的（例如雅可比对数公式本身就是为处理 LLR设计的）。代理师认为，这不构成创造性。

* **关于特征E、F、G（雅可比对数近似及LUT LUT LUT）**：代理师分析认为，这是对于D1 sum-product algorithm（和积算法）的**具体数学算法实现细节和近似技巧的改进**。权利要求1具体限定了采用雅可比对数项的特定公式（公式(1)形式），核心在于提出离线确定和微调“映射关系集LUT”，并**联合考虑输入A和B来索引一个查找表LUT从而得到近似联合结果Psi（ Ψ，说明书\[0058\]、\[0060\]段）**，说明书\[0061\]段明确指出通过A和B进行联合处理只需联合考虑这一个LUT联合处理。D1完全没有提及这些公式、映射LUT或联合近似处理Psi联合 Ψ，PsiPsi联合 Ψ技术手段。

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### 第四部分：最薄弱的技术特征分析

代理师紧密结合说明书对权利要求的整体技术效果（增益与复杂度的平衡，LUT LUT联合 Ψ联合 Ψ）做出最接近对比文件分析。

#### 代理师指出创造性创造性分析中最薄弱的技术特征为：

1. **特征E：关于雅可比对数项项公式形式（ln+exp Terms）的限定**：

* **薄弱理由**：虽然权利要求1前言列出了雅可比对数复杂项项公式的完整形式，但该公式在纠错码基础教材中是众所周知的雅可比对数和积运算形式。如果不涉及近似 LUT LUT联合 Ψ技术 ΨPsi（ LUT 映射集 ΨΨPsiPsiLUT LUT联合 Ψ技术手段），仅把公式(1)用于 sum-product 迭代解码通常很难具备显著不具备显著纠错增益具备显著創造性。

2. **特征F：关于确定映射映射关系集近似雅可比对数子运算的限定（LUT 近似技术思想）**：

* **薄弱理由**：代理师判断认为，在信道解码的sum-product对数域硬件硬件实现硬件实现实现过程中硬件硬件实现硬件技术手段细节上细节细节实现实现过程中 hardware Hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware hardware

作为一名经验丰富的专利代理师，我针对目标专利（授权公告号：CN113273085B）的权利要求1，结合其说明书及三份对比文件（D1: US20160173229A1; D2: JP2014523168A; D3: CN106059594A）进行深入的法律与技术分析。

以下是具体的无效宣告请求前瞻性分析报告：

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## 一、 结合目标专利说明书理解权利要求1

目标专利的核心发明点在于**提高信道解码中和积（Sum-Product）运算的近似准确性，并在技术性能（降低错误率）与硬件实现复杂度（运算延时、存储空间）之间取得平衡**。

* **技术特征C、D、E（基础和积架构）：** 明确了数据处理设备是在对数域（Log-domain）中执行信道解码（如LDPC或Polar码）。输入$A$和$B$是对数似然比（LLR，即特征D所述的“第一比率”和“第二比率”）。等式 $f = \text{sign}(A)\text{sign}(B)\min(|A|, |B|) + g$（对应说明书【0034】-【0037】）将标准的雅可比对数和积运算拆分为“最小和项”与“修正项 $g$”。

* **技术特征F、G（核心发明点）：** 传统技术为了降低复杂度往往直接忽略 $g$ 项（即最小和算法，导致性能下降），或者采用极复杂的3D查找表。目标专利通过**“确定映射关系集”**（对应说明书【0052】-【0055】中的2D基本曲线/公式(3)或一维查找表），利用硬件极易实现的比特级移位或单一查找表，对子运算 $g$ 进行低复杂度近似，从而以极低的计算成本逼近最佳和积译码器的性能。

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## 二、 权利要求1与对比文件特征比对表格

下表将权利要求1拆解为独立的技术特征（A-H），并与对比文件（D1、D2、D3）原文进行比对。

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## 三、 最接近对比文件（Closest Prior Art）分析

在创造性分析中，**对比文件D3（CN106059594A）最适合作为最接近的对比文件**。

### 1. 技术领域与解决的技术问题角度

* **目标专利**致力于解决现代无线通信（如3GPP Rel-15 5G NR的URLLC场景）中，传统的对数域和积运算因雅可比对数项（子运算 $g$）计算复杂度过高，导致商业化落地困难、或因过度简化（如直接采用最小和算法）导致软信息不准、信道译码性能降级的问题（说明书【0031】-【0033】）。

* **D3**同样属于信道解码与数据处理技术领域（动中通卫星通信），其直接针对低信噪比和断续信道下，传统物理层传输技术中信道检测与译码分离导致性能低下的问题，提出了**基于因子图和积算法（SPA）的联合检测和译码方法**。两者均在对数域处理LLR软信息流，并在提高译码精度、降低误检概率的背景下展开。

### 2. 技术效果角度

* D3引入了状态转移概率函数去动态更新和积算法中的变量节点消息，通过联合迭代有效改善了低信噪比条件下的译码准确度。这与目标专利追求的通过精细化处理和积运算内部软信息以增强纠错能力（提升约0.3dB的增益）在技术效果的指向上高度契合。

*注：对比文件D1虽然也披露了LDPC和积译码器，但其核心是通过信道能量不均衡来调整加权因子（$\alpha, \beta$），偏向于信道合并层面的物理改良；D2则完全侧重于校验矩阵H的构造和编码端存储优化。因此，D3与本发明的整体技术构思最接近。*

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## 四、 创造性评述与请求方薄弱特征分析

### 1. 未被最接近对比文件（D3）公开的特征

经上述比对，**特征F和特征G**未被D3公开，同时也**未被其他对比文件（D1、D2）公开**。

具体而言，即：*“确定映射关系集（基本曲线或一维查找表公式），以用于对对数域和积运算中的子运算（雅可比纠正项 $g$）进行近似，并基于该映射关系集确定和积运算结果”*。

### 2. 对于无效请求方来说最薄弱的技术特征（即专利所有人的护城河）

若发起无效宣告请求，对于请求方（challenger）而言，**最薄弱（最难攻克）的技术特征是：特征F和特征G的结合——即“针对对数域和积子运算 $g$ 专门构造一维/二维映射关系集以实现高精度、低复杂度的工程近似”**。

**原因分析（代理师洞察）：**

1. **非显而易见性高：** 尽管将对数域和积算法拆分为 $\min(|A|,|B|) + g$ 是本领域的公知常识（如特征E所示），但如何在硬件实现时处理 $g$ 项，一直是本领域的难点。传统手段要么粗暴丢弃 $g$（最小和算法），要么使用庞大的多维查找表。目标专利创造性地提出“确定映射关系集 $J(x)$”（如说明书公式3、5，仅通过少量的基数为2的指数参数和比特级移位即可完成近似），这种特定的数学变换组合和近似映射关系在D1、D2、D3中完全没有给出任何技术启示（Technical Hint）。

2. **技术效果显著：** 说明书图3及对应文字（【0085】）表明，该特定的映射近似极大地补偿了最小和算法的性能损失，带来了约 $0.3\text{ dB}$ 的显著增益，且无限逼近理论完美的“和积”曲线，同时规避了过高硬件复杂性。这在URLLC这种对时延和误码率极其严苛的场景中属于“预料不到的技术效果”。

### 3. 无效策略应对建议

请求方如果仅凭现有的D1-D3，很难通过“D3 + 公知常识”或“D3 + D1/D2”组合出特征F和G。建议请求方进一步扩大检索范围，重点寻找：

* 2020年之前是否有关于**“解对数域雅可比纠正项的简化硬件实现”**、**“LDPC/Polar译码器中校正项的一维查找表/移位近似”** 的基础通信原理引文或硬件芯片设计（ASIC/FPGA）论文作为补充证据（对比文件D4），方有胜诉可能。

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您深度解析本案目标专利（CN113273085B）的权利要求1，并结合三份对比文件（D1、D2、D3）的原文及出处进行详尽的侵权/无效技术特征比对。以下是针对本案的专业法律与技术分析报告：

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## 一、 目标专利权利要求1的合理解释

本案目标专利属于无线通信中的信道解码技术领域。权利要求1请求保护一种**用于数据处理的设备**，其核心发明点在于：在线性域转换到对数域的信道解码（如LDPC或Polar码译码）过程中，**针对“和积运算（Sum-Product）”中的复杂子运算（雅可比对数项），引入了“映射关系集（查找表）”进行联合近似更新**，在确保极低误码率（BLER）的前提下，大幅降低硬件实现的复杂度。

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## 二、 对比文件基本信息及公开号

为了后续表述清晰，首先明确各对比文件的公开号指代：

* **D1**：CN104106230B 《一种用于数据传输的方法及装置》（授权公告日：2017-06-16）

* **D2**：US20170317695A1 《METHODS AND DEVICES FOR ERROR CORRECTING CODES DECODING》（公开日：2017-11-02）

* **D3**：US20180041227A1 《APPARATUS AND METHOD FOR DECODING LDPC CODE》（公开日：2018-02-08）

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## 三、 各对比文件技术特征逐项比对

### 1. D1 (CN104106230B) 特征比对与分析

D1公开了一种通过行生成器序列构造稀疏奇偶校验矩阵（LDPC）并进行编码的方法和装置。

* **实质公开/毫无异议公开的特征**：**特征A、特征B**。作为标准的通信和数据处理装置，必然包含处理器和存储程序代码的存储器。

* **未公开的特征**：**特征C、D、E、F、G、H**。D1的全部发明点在于**“编码端”**如何利用行生成器对应的生成序列和循环移位来节省存储奇偶校验矩阵 $H$ 的空间（见说明书【0009】、【0036】），其并未涉及**“译码/解码端”**如何对和积运算的对数域子运算进行映射近似处理。

### 2. D2 (US20170317695A1) 特征比对与分析

D2公开了一种用于纠错码（特别是扩展最小和EMS算法下的非二进制NB-LDPC码）迭代译码的校验节点处理单元、方法和设备。

* **实质公开/毫无异议公开的特征**：**特征A、B、C、D、E、F、G、H**。

* **特征C、D、E**：D2背景技术及具体实施方式中明确指出了软判决译码（Soft-decision decoding）中传递包含符号值和可靠性度量（LLR）的向量消息（【0097】-【0101】）。

* **特征F、G**：D2的核心发明点在于，为了降低校验节点和积运算的复杂度，引入了**“矩阵更新与变换操作 $T(j)$”**（见说明书【0107】、【0175】），其利用预设的变换参数、最大迭代次数及整数变换指数（查找表/映射关系），对输入的LLR结构矩阵进行排列和近似处理（【0112】、【0183】），从而减少后续综合征计算（Syndrome decoding）的候选路径数量。

* **特征H**：基于处理后的结果继续迭代译码过程（【0113】）。

### 3. D3 (US20180041227A1) 特征比对与分析

D3公开了一种基于分层置信传播（LBP）算法的低密度奇偶校验（LDPC）码结构化译码方案。

* **实质公开/毫无异议公开的特征**：**特征A、B、C、D、H**。D3毫无异议地公开了在LDPC译码中，从信道获得初始LLR值（特征D，见公式4及【0066】），在层与层之间交互更新校验节点和变量节点的计算值（特征C，见置信传播计算公式5、6及【0068】-【0074】），并最终根据结果判决输出（特征H）。

* **未公开的特征**：**特征E、F、G**。D3虽然使用了对数域的 $\min$ 运算（公式5），但其属于传统“最小和（Min-Sum）”算法或分层置信传播的变体，其降低复杂度的方式是**“根据节点度数和层数自适应设置阈值，从而提前钝化/停用部分节点”**（见【0077】-【0081】），并非本案特征F、G所描述的“通过确定映射关系集（查找表）去近似和积运算中雅可比对数项的子运算”。

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## 四、 技术特征比对表格

以下为目标专利权利要求1与各对比文件的详细原文出处及比对表：

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## 五、 最接近对比文件（D1/D2/D3）的选择与创造性分析

在进行创造性分析（无效宣告程序）时，审查员或请求方通常采用“三步法”来寻找**最接近的对比文件**。

### 1. 最接近对比文件的确立：D2 (US20170317695A1)

* **技术领域相同**：D2与目标专利均属于无线通信系统中纠错码（LDPC码等）对数域迭代译码的数据处理领域。

* **解决的技术问题最类似**：目标专利旨在解决“传统雅可比对数和积运算在对数域复杂度过高，直接简化又会导致误码率（BLER）恶化”的问题（目标专利【0032】-【0033】）。D2旨在解决“非二进制纠错码译码中，校验节点和积运算过于复杂，硬件实现成本高、吞吐量低”的问题（D2【0025】）。

* **公开的技术特征最多**：由上表可知，D2不仅毫无异议地公开了通信译码的架构和输入（特征A、B、C、D、H），更重要的是，它**实质公开了通过存储在存储器中的变换参数/算法（特征F：映射关系集）对输入的对数域LLR数据结构进行转换，并基于转换后的结果进行计算输出（特征G）以降低和积复杂度的核心构思**。

> **结论**：**D2是本案唯一最适合作为最接近对比文件（D1）的文献**。D1属于编码端矩阵存储领域，D3属于置信传播中的节点选择控制领域，均不适合作为本案最接近的对比文件。

### 2. 其它对比文件是否公开了未被最接近对比文件公开的特征？

* 经审查，D2已经全面覆盖了权利要求1的基础架构。

* **目标专利相对于D2的微弱区别特征**：目标专利在特征E中限定了精确的**雅可比对数域和积运算公式**（公式1），并在说明书【0055】-【0069】中具体限定了**该一维查找表/映射关系集 $J(x)$ 或调节因子 $\Psi$ 的具体数学表达式及参数取值**。

* **D3和D1是否公开了这些区别？**：**没有**。D1完全偏离译码领域；D3仅仅使用了常规最小和算法中的符号位与绝对值最小项（公式5），完全忽略了目标专利等式（1）中的第二、三项对数项，更没有启示去针对该特定子运算建立映射关系集。

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## 六、 针对请求方（无效宣告提起方）而言最薄弱的技术特征

如果您作为**无效请求方**想要打掉这件专利，或者作为**专利权人**在做稳定性评估，以下是本案面临**最薄弱、也是最难被攻破（对专利权人最有利）的技术特征**：

### 1. 最薄弱特征：特征F与特征E、G的结合（即“专门针对雅可比对数项子运算引入映射关系集进行联合近似”）

* **薄弱原因（对于请求方而言的“硬骨头”）**：

1. **D2的物理机制不同**：虽然D2引入了“变换操作 $T(j)$”和存储在存储器里的参数来对矩阵做重新排列，但D2的主要发明点是在扩展最小和（EMS）译码中，利用变换操作对非二进制符号的可靠性矩阵进行**列Permutation（置换排序）**，从而压缩综合征（Syndrome）的搜索空间。它**并没有直接针对雅可比公式本身（即 $\ln(1+\exp(-|A+B|)) - \ln(1+\exp(-|A-B|))$ 这一具体子运算）去构造一个一维查找表/映射关系集**。

2. **技术方案的剪裁性高**：目标专利巧妙地在具体实施方式中，将原本需要两维（同时依赖输入A和B的笛卡尔积）的3D空间曲线近似，通过代数变形简化为了**只需要一个一维查找表 $J(x)$（特征F）**即可联合处理A和B的方案。这种特定的代数变形和查找表设计，在D1、D2、D3中都缺乏直接、明确的原文启示。

### 2. 无效请求方的破局策略建议：

请求方如果要成功无效此特征，不能仅靠目前的D1-D3。必须去检索**公知常识（教科书）或更早期的传统通信译码文献**（例如2000-2015年间关于经典二进制LDPC码雅可比对数项简化的文献），证明“在对数域BCJR算法或低密度奇偶校验码译码中，使用一维查找表（LUT）去近似 $\ln(1+\exp(-x))$ 是本领域的惯用技术手段”，进而将特征F、G归结为公知常识与D2的显而易见结合。否则，仅凭目前的D1~D3，该专利的权利要求1具有极高的稳定性。

作为一个在无线通信和纠错码（LDPC/极化码）领域深耕多年的专业专利代理师，我将为您针对目标专利权利要求1与三份对比文件（D1、D2、D3）进行深度法律与技术架构比对。

在通信和译码领域中，和积运算（SPA）通常在对数域中通过雅可比恒等式转化为最小和（Min-Sum）项加上非线性修正项 $g$。本案的核心诉求在于**如何通过单一查找表或映射关系，在降低硬件实现复杂度的同时，对非线性子运算项进行高精度近似**。

以下是严谨的法律和技术分析：

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## 一、 对比文件基本信息及公开号

为了分析方便与表述严谨，首先明确各对比文件的公开号及简称代号：

* **对比文件1（D1）**：`KR1020180015011A` —— 《LDPC 코드의 디코딩을 위한 장치 및 방법》（用于LDPC码译码的装置和方法）

* **对比文件2（D2）**：`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》

* **对比文件3（D3）**：`WO2015020395A1` —— 《METHOD AND DEVICE FOR RECEIVING SIGNALS IN WIRELESS ACCESS SYSTEM》（无线接入系统中信号接收方法及装置）

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## 二、 权利要求1的技术特征比对分析

根据目标专利说明书及实质公开原则，将权利要求1拆解为技术特征A至H，并与各对比文件的原文及详细出处进行逐项比对：

### 1. 权利要求1技术特征比对表

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## 三、 最接近对比文件（D1/D2/D3）的选择与分析

在创造性审查或无效宣告程序中，选择最接近的对比文件通常遵循**技术领域相同或相近、解决的技术问题最相似、公开的技术特征最多**的原则。

### 1. 技术领域与技术问题审视

* **目标专利**：属于信道译码（LDPC/极化码）中的数据处理领域。**核心要解决的技术问题**是：直接计算对数域雅可比和积运算复杂度过高，而传统最小和（Min-Sum）纯简化算法精度漏损大（会导致约 0.5dB 的性能下降）。它通过提出**“确定映射关系集（如查找表）来精确近似和积运算中的非线性子运算项”**，从而在“译码性能”与“硬件实现复杂度”之间取得完美平衡。

* **D1 (`KR1020180015011A`)**：解决的是LDPC迭代译码计算量大、能耗高的问题。其技术方案是：利用PEXIT图离线计算出不同节点度数、不同层下的可靠性阈值，在迭代过程中若节点LLR超过阈值则予以**“非激活（deactivation）”**，从而直接跳过该节点的计算。

* **D2 (`CN106059594B`)**：解决的是卫星动中通中断信道下的联合估计问题。它将信道状态检测与LDPC译码级联，利用因子图和积算法进行联合迭代更新。

* **D3 (`WO2015020395A1`)**：解决的是多载波（CA）和MIMO系统中由于衰落不均导致的接收信号功率不平衡问题。其技术方案是：在LDPC的Sum-Product译码器变数节点和接收信号节点上分别引入**第一加权值（$\alpha$）和第二加权值（$\beta$）**，对于差信道引入 $\alpha < 1$ 的缩放，以削弱错误软信息的扩散。

### 2. 结论：谁最适合作为最接近的对比文件？

本案应当选择 **D3 (`WO2015020395A1`)** 作为最接近的对比文件。

* **技术契合度最高**：目标专利与D3都立足于**“在译码节点更新过程中，通过引入数学运算算子（目标专利是映射关系集，D3是加权系数 $\alpha, \beta$）来对输入/输出的软信息（LLR）进行修正，以解决因运算不精确或信道失真带来的译码错误率（FER/BLER）退化问题”**。

* **技术效果和手段接近**：D3公开了在LDPC译码器的变数节点边上乘以缩放因子 $\alpha < 1$，以改变传播的软信息流，其本质也是在不改变译码器大框架的前提下通过微调局部算术值来提升全局纠错性能，这与目标专利试图修正雅可比公式项的切入点最为接近。

*注：D1虽然也是LDPC译码优化，但它完全走的是“动态停机/非激活结构”路线；D2属于信道估计联合算法，其和积算法是经典的概率域图模型消息传递，偏向算法层。因此D3在技术手段的底座上最适合作为最接近的对比文件。*

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## 四、 区别技术特征及其他对比文件的公开情况

以 **D3** 作为最接近的对比文件，权利要求1与D3相比，存在的**实质性区别技术特征**为：

> **区别特征 1（对应特征E）**：明确限定和积运算在对数域的具体雅可比公式形式（即等式1和2的数学结构）。

> **区别特征 2（对应特征F、G）**：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**；并基于输入和该映射关系集确定和积运算的第一结果。

### 其他对比文件（D1、D2）是否公开了上述区别特征？

**没有公开。**

* **D1 (`KR1020180015011A`)**：完全未提及对数域雅可比恒等式的子运算近似，其优化的手段是引入利用PEXITChart计算出的阈值（VN/CN/Re-activation Threshold），通过判断LLR的绝对值是否跨越阈值来决定是否“关闭”或“重激活”某些节点（即控制网络图的拓扑动态变化）。这属于**控制流程类优化**，而非**函数值近似优化**。

* **D2 (`CN106059594B`)**：其核心在于利用断续信道状态转移模型更新概率因子的上行消息，计算的是信道变量的条件概率分布，未涉及任何对数域和积运算雅可比公式纠正项的函数近似或映射集设计。

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## 五、 无效请求程序中对于请求方而言最薄弱的技术特征

如果我是发起专利无效宣告的**请求方（挑战该专利的一方）**，想要攻下这枚专利，目前的证据链存在极大的软肋。**最薄弱（即最难被无效掉、对原专利权人最稳固）的技术特征是：**

> **技术特征F + 技术特征G 的有机结合体：**

> *“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；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...第一结果”*

### 为什么该特征是请求方的阿喀琉斯之踵（最薄弱点）？

1. **现有证据链的技术断层（非显而易见性极强）**：

在目前的对比文件中，D1做的是“节点开关（非激活机制）”，D2做的是“信道级联概率估计”，D3做的是“给译码器边缘整体LLR乘以缩放因子 $\alpha$”。**没有任何一份对比文件给出了“针对和积运算解构出的非线性子运算项（即目标专利说明书等式2中的项 $g$）单独建立一套映射关系集（或单查找表）进行函数拟合近似”的启示。**

2. **技术效果显著（具备创造性溢价）**：

目标专利在说明书[0038]、[0070]和[0085]（图3）中明确给出了精妙的实验数据：其均值误差低至 $7.5 \times 10^{-4}$，且在 URLLC 低码率（如1/4）场景下，能直接将传统的 Min-Sum 近似性能损失**死死咬回 0.3dB 的显著增益**，极其接近无法商用的完美和积曲线。

### 请求方后续的破局补救建议

仅凭目前的D1、D2、D3，请求方以“显而易见性（创造性不足）”去挑战权利要求1必然会无功而返。

如果想要成功无效该特征，请求方必须在当前案卷外，去检索并补充**补充对比文件（D4/D5）**：

* **检索方向**：必须专门针对“硬件有限字长实现”、“雅可比对数对（Jacobian Logarithmic）高效硬件实现”或者“Max-Log-MAP 算法的校正因子查找表（LUT）设计”等数字电路微架构领域的早期通信学报或芯片专利。

* **检索目的**：只有找到一份公开了“利用分段线性拟合（PWL）或特定级移位映射集来逼近 $\ln(1+e^{-|A+B|}) - \ln(1+e^{-|A-B|})$ 纠正项”的公知常识或现有技术，再结合D3的译码基础框架，方有一战之力。目前案卷内的D1-D3对该核心特征完全没有形成合围。

作为一名经验丰富的资深专利代理师，我将紧密结合目标专利说明书的公开内容，针对权利要求1的所有技术特征（A至H）进行深度的法律与技术合规解释，并结合三份对比文件（D1、D2、D3）的原文及出处展开严格的创造性比对与无效可行性分析。

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## 核心技术原理解析与图示

目标专利（CN113273085B）针对5G NR及超可靠低时延通信（URLLC）中低码率、大传输块导致的信道解码性能下降问题，提出了一种低复杂度的雅可比对数和积运算近似方案。该技术不依赖特定的解码器硬件迭代结构，而是直接在对数域中通过联合处理第一输入和第二输入，使用单一查找表对复杂的子运算进行高精度近似补偿。

为了直观呈现该运算所嵌入的信道解码上下文，下图展示了和积运算（Sum-Product Algorithm）在图模型（如LDPC二部图）中变量节点（Variable Node）与校验节点（Check Node）之间进行信息交互（Message Passing）的典型流向：

<Image alt="二部图中变量节点与校验节点之间的和积运算信息传递示意图" caption="信道解码中的和积运算传递模型" src="image_agent_tag_15000941250015190887"/>

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## 一、 技术特征比对表格

以下表格严格对照权利要求1拆解的技术特征A至H，逐一匹配对比文件D1、D2、D3的原文及具体出处，客观判定各对比文件是否毫无异议公开或实质公开了相应特征。

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## 二、 最接近对比文件的选择与创造性分析

### 1. 哪个对比文件最适合作为“最接近的对比文件”？

在发明专利的无效宣告程序中，选择最接近的对比文件通常遵循**“技术领域相同或相近”、“解决的技术问题最相同或最相似”、“公开的技术特征最多”**的原则。

本案中，**对比文件3（US7350130B2）最适合作为最接近的对比文件**。

* **技术领域及架构完全相同**：D3 同样属于现代数字通信系统中的信道软判决解码领域，且其核心方案正是为了解决在对数域（ln domain）执行软信息迭代解码（LDPC、Turbo 等）时，“雅可比对数涉及指数与对数嵌套，导致硬件实现复杂度过高、数值上溢/下溢”这一技术问题。这与目标专利说明书第\[0031\]-\[0033\]段指出的背景技术完全契合。

* **技术效果与改进方向高度一致**：目标专利旨在通过“近似映射关系集”在“纠错性能”与“计算复杂度”之间取得最佳平衡（说明书第\[0041\]段）。而 D3 的核心改进点正是提出 $\min^*, \min^{**}$ 及其近似硬件算子，同样是为了“在极少牺牲或不牺牲性能的前提下，显著降低硬件实现面积和计算复杂度”（D3摘要及第\[0018\]段）。

* **技术特征公开最为彻底**：D3 在第\[0160\]-\[0162\]段通过公式 (EQ 8) 完整推导并公开了目标专利技术特征E中的对数域雅可比等价展开式 $\min^{**}(\lvert x \rvert, \lvert y \rvert)$，且在第\[0168\]段明文指出了采用**查找表（ROM）**对该对数子运算项进行数值近似（即特征F、G的手段）。

相比之下：

* **D1 (US20030229843A1)** 虽然也采用了分段常数校正因子 $c$ 的映射方法，但其数学基础是对公式进行大幅削减的“最小和（Min-Sum）”算法（其公式6放弃了雅可比对数的两个核心级联项），这属于目标专利在说明书第\[0037\]段中明确批判并试图克服的“导致纠错能力显著下降”的次优传统方案。

* **D2 (US20050246606A1)** 的技术路线是通过特定的数学映射（如 $F(x)=2x-1$）在变换域中进行纯乘法运算，从而规避对数域的加法或近似，其未公开目标专利所必须的“雅可比等价结构”以及“对子运算进行数值近似的映射关系集”。

### 2. 没有被最接近对比文件（D3）公开的特征是否被其他对比文件公开？

经严格规和、统一数学表达后可以发现：**权利要求1所构建的整体技术方案，其绝大部分实质性架构已被 D3 协同 D1 完整覆盖。**

* **特征A、B、C、D、H**：属于通信解码芯片的常规架构性特征（处理器、存储器、信道输入获取、LLR可能性比率定义、基于第一结果继续迭代解码），已被 D3（以及 D1、D2）完全公开。

* **特征E（雅可比对数域展开式）**：已在 D3 的第\[0160\]-\[0162\]段公式(EQ 8)中被完整公开。D3 明确写出：

$$\min^{**}(\lvert x \rvert, \lvert y \rvert) = \min(\lvert x \rvert, \lvert y \rvert) + \ln\left[ \frac{1+\exp(-(\lvert x \rvert + \lvert y \rvert))}{1+\exp(-\lvert \lvert x \rvert - \lvert y \rvert \rvert)} \right]$$

利用对数运算法则拆解该式，即等价于：

$$\min(\lvert x \rvert, \lvert y \rvert) + \ln(1+e^{-\lvert x+y \rvert}) - \ln(1+e^{-\lvert x-y \rvert})$$

再补充符号位判定 $\text{sign}(A)\text{sign}(B)$，即与权利要求1特征E的数学表达式完全一致。

* **特征F、G（确定映射关系集进行近似并输出结果）**：D3 在第\[0168\]段公开了“将该修正项存储为 ROM 中的查找表”来进行数值近似。同时，**D1 在第\[0034\]段公式(6)** 中，也明确公开了“为了修正近似过程带来的误差，根据预定规则确定的校正因子 $c$ 建立映射集合，并将校正因子与临时结果相加”的方法。目标专利中所采用的“确定映射关系集以用于对至少一个子运算进行近似”的手段，属于本领域技术人员在面对 D3 公开的数学模型时，结合 D1 的分段规则或常规的离散拟合手段（查找表离线微调）即可直接衍生出的技术手段。

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## 三、 无效请求方最薄弱的技术特征（攻坚难点）

如果我方代表无效宣告请求方对该专利提起无效诉求，**权利要求1中最难被攻破、对请求方而言最薄弱的技术特征是：特征F与特征G的协同限定，即“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；基于……以及所述映射关系集，来确定……第一结果”。**

### 1. 为什么该特征是最薄弱的防御缺口（攻坚难点）？

从纯粹的数学公式（特征E）来看，目标专利确实只是重现了经典的雅可比对数（Jacobian Logarithmic）恒等式。然而，专利权人极其精明地在权利要求1中**没有限定具体的拟合参数或特定公式**，而是引入了功能性或方法步骤性质的上位概念——**“确定映射关系集，以用于对至少一个子运算进行近似”**。

在口头审理辩论中，专利权人必然会抛出以下抗辩组合拳：

1. **联合处理带来的查找表精简（解决不同的技术问题）**：传统雅可比近似（如 D3 提到的查找表）通常需要将 $A$ 和 $B$ 作为独立变量进行个体处理，这通常需要构建 2 维空间或多维度的笛卡尔积查找表，导致查找表数目与体积庞大。而目标专利说明书第\[0059\]-\[0060\]段明确强调，其技术方案通过联合处理 $A$ 和 $B$ 的和/差绝对值，**“只需要一个查找表”**，实现了高精度与低存储复杂度的“良好平衡”。

2. **映射关系集的特异性**：虽然 D3 提到了 ROM 查找表，D1 提到了校正因子 $c$，但目标专利的“映射关系集”是专门针对等式(2)中拆解出的独立子运算项进行拟合的，其参数 $S_n, K_n, D_n$ 可以在离线状态下针对 5G URLLC 的极低码率（1/3、1/5等）进行精准微调，达到了“Delta 均值低至 $7.5 \times 10^{-4}$”的极高精度（说明书第\[0070\]段）。

### 2. 代理师的破局与无效诉讼策略建议

为了成功攻克这一薄弱环节，请求方切不可单凭 D3 的大范围原则性提及（“用ROM存修正项”）去生搬硬套。我方应当采取以下**三步走**的诉讼策略：

1. **依据《专利法》第26条第4款（权利要求书应当以说明书为依据）进行试探性攻击**：

权利要求1中仅含糊限定了“确定映射关系集”，并未在其限定任何关于该关系集的关键数学边界（如一维输入、特定的求和求差联合结构、或具体的拟合参数）。如果将该特征解释为“包含任何形式的查找表或常数修正”，则其范围过度上位，将本领域所有常规的曲线拟合、线段分段逼近或查找表技术全部圈入其中，明显超出了说明书实际公开的贡献（说明书仅公开了特定的公式5和公式6）。因此，应迫使复审委员会在无效阶段将该特征限缩解释为**“针对对数域子运算项建立的一维/精简查找表映射”**。

2. **精准组织 D3 + D1 的结合（创造性攻击 - 《专利法》第22条第3款）**：

* **步骤一**：主张 D3 已经完整公开了校验节点更新中该雅可比恒等式的数学模型（特征E），并明确给出了“使用 ROM 查找表存储和输出该修正项”的技术启示。

* **步骤二**：主张 D1（公式6及第\[0034\]段）明确给出了“由于直接计算 $tanh()$ 过于复杂，为了纠正近似带来的数值不准确，建立分段规则校正因子集合 $c$ 并与主要项相加以输出结果”的构思。

* **步骤三（技术公知常识筑底）**：主张在数字信道解码芯片（ASIC/FPGA）的设计中，由于指数 $\exp(x)$ 和对数 $\ln(x)$ 无法在硬件中直接熔断计算，**将复杂的连续数学函数离线离散化、转化为一维查找表（LUT）或者分段线性逼近（PLA）进行近似输出，属于数字电路设计领域的公知常识**。结合 D3 的数学公式与 D1 的分段修正启示，本领域技术人员为了节省硬件面积（只用一个查找表），完全有动力且无需付出创造性劳动，就能设计出针对该子运算的映射关系集。

3. **准备针对从属权利要求的后备防线**：

目标专利真正的“发明点”在于说明书第\[0068\]-\[0070\]段公开的公式(5)、(6)的具体拟合参数（如 $S_1=0.394, C=4.4$ 等）。如果专利权人在无效过程中通过修改权利要求书，将这些具体参数或公式（如附加选择器 $\Psi$）限缩合并至主权利要求中，我方需提前对这组特定参数进行网络查新与教科书数值拟合检索，证明其仅为本领域常规的数据回归拟合结果，以全面瓦解其创造性高度。

根据权利要求1所述的设备，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；以及至少基于所述第二结果来确定所述第一结果。

根据权利要求2所述的设备，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； 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； 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； 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；以及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。

根据权利要求1所述的设备，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。

根据权利要求1所述的设备，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。

根据权利要求1所述的设备，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。

一种数据处理的方法，包括： 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，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，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； 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； 基于所述第一输入、所述第二输入和所述映射关系集，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；以及基于所述第一结果来继续所述信道解码过程。

根据权利要求7所述的方法，其中确定所述第一结果包括：基于所述第一结果、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；以及至少基于所述第二结果来确定所述第一结果。

根据权利要求8所述的方法，其中确定所述第二结果包括：确定所述第一输入和所述第二输入之和的第一绝对值； 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； 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； 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；以及通过将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。

根据权利要求7所述的方法，其中所述映射关系集被存储为存储器中的查找表，并且其中确定所述映射关系集包括：从所述存储器中获得表示所述映射关系集的所述查找表。

根据权利要求7所述的方法，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。

根据权利要求7所述的方法，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。

一种装置，包括： 用于从信道解码过程中获得第一输入和第二输入的部件，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，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，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； 用于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的部件； 用于基于所述第一输入、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的部件；以及用于基于所述第一结果来继续所述信道解码过程的部件。

权利要求13的所述装置，其中所述部件包括：至少一个处理器；以及 包括计算机程序代码的至少一个存储器，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与和所述至少一个处理器一起引起所述装置的执行。

一种计算机可读存储介质，包括被存储在其上的程序指令，所述指令当由设备的处理器执行时，使所述设备：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，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，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； 确定映射关系集，以用于对所述子运算的所述一个或多个子运算中的至少一个子运算进行近似； 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；以及基于所述第一结果来继续所述信道解码过程。