[发明专利]一种基于深度学习的自适应空域均衡方法有效
| 申请号： | 202010006831.5 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111245754B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 张渭乐;李妍;穆鹏程;王文杰 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04L25/03 | 分类号： | H04L25/03;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 郭瑶 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的自适应空域均衡方法，发送端发送数据帧，发送端发送数据帧到达接收端后，接收端有M根天线，将M根天线接收到的数据帧的实部和虚部进行串联，作为深度学习神经网络的输入，发送端发送的理想数据信号作为监督信息，进行神经网络的训练；其中，深度学习神经网络为多层前馈神经网络；训练完成之后进行网络测试，发送端发送新的数据帧到接收端，接收端同样将M根天线接收到的数据帧的实部和虚部进行串联，作为训练完成之后的深度学习神经网络的输入，经过深度学习神经网络的计算完成空域均衡。本发明不仅在均衡过程的复杂度方面有一定程度的改善，而且当干扰与期望用户具有相近入射角度时有持平或者更好的抗干扰性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自适应 空域 均衡 方法 | ||
【主权项】：
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