Con el rápido desarrollo de las redes inteligentes, el número de líneas de transmisión ha aumentado significativamente, lo que plantea importantes desafíos para la detección y el mantenimiento de las instalaciones eléctricas. Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) se han convertido en un medio común de inspección eléctrica. En el contexto de la inspección eléctrica con drones, se utilizan grupos de drones como relés para la comunicación a larga distancia, con el fin de ampliar el rango de comunicación y lograr la transmisión de datos entre drones de patrulla y estaciones base. La mayor parte de la comunicación ocurre en el canal aire-aire entre VANT, lo que requiere una alta fiabilidad en la comunicación entre los relés de drones. Por lo tanto, el enfoque principal de este documento se centra en los esquemas de decodificación para los canales aire-aire de drones. Dado los recursos computacionales limitados y la capacidad de batería de un dron, así como la gran cantidad de datos de energía que necesitan ser transmitidos entre los relés de drones, este documento tiene como objetivo diseñar un decodificador de alta precisión y baja complejidad para la decodificación de códigos LDPC de larga duración. Proponemos un novedoso algoritmo de decodificación de suma mínima normalizada por red neuronal con parámetros compartidos, basado en la cuantización de libros de códigos, aplicando el aprendizaje profundo a los métodos de decodificación LDPC tradicionales. Con el fin de lograr un alto rendimiento de decodificación mientras se reduce la complejidad, este esquema utiliza la cuantización de pesos basada en libros de códigos y métodos de compartición de parámetros para mejorar el algoritmo de decodificación de suma mínima normalizada por red neuronal (NNMS). Los resultados de simulación experimental muestran que el método propuesto tiene un mejor rendimiento de BER y baja complejidad computacional. Por lo tanto, el algoritmo de decodificación LDPC diseñado cumple efectivamente con las características de los drones y los altos requisitos de rendimiento de decodificación de canales. Esto asegura una transmisión de datos eficiente y confiable en el enlace de datos entre los relés de drones.