[发明专利]一种基于深度学习的空间调制网络中联合检测方法有效
| 申请号： | 202010594156.2 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111769862B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 张文奇;刘林;蒋昕怡;束锋;邹骏;夏桂阳 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H04B7/08 | 分类号： | H04B7/08;G06N3/02 |
| 代理公司： | 广东远胜智和知识产权代理事务所(普通合伙) 44665 | 代理人： | 邹蓝 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的空间调制网络中联合检测方法。本发明利用深度学习方法，首先将信道和接收信号均处理为实值行向量，二者堆叠生成训练样本，一批样本组成训练集，将原始数据比特处理为独热编码形式，生成训练集的标签；然后搭建深度神经网络，使用训练集及其标签训练深度神经网络；最后，每当信道矩阵和接收信号发生变化时，向深度神经网络输入信道和接收信号，得到输出，即为信号检测结果。只要信道的随机分布不发生改变，便无需进行新的训练。本发明的有益效果为，本发明提出的基于深度学习的联合检测方法，无需重复繁琐的计算，以可接受的复杂度，获得了较优的误比特率性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 空间 调制 网络 联合 检测 方法 | ||
【主权项】：
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