[发明专利]一种基于深度学习的无线紫外光散射信道估计方法有效
| 申请号： | 202011305231.5 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112468230B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 赵太飞;吕鑫喆;赵毅;张爽;薛蓉莉 | 申请（专利权）人： | 西安华企众信科技发展有限公司 |
| 主分类号： | H04B10/11 | 分类号： | H04B10/11;H04L25/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710000 陕西省西安市国际港务区华南*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无线紫外光散射信道估计方法，具体步骤为：首先对无线紫外光非直视单次散射信道进行建模，计算出信道响应等相关信道参数，然后利用大量离线的信道训练数据进行离线深度神经网络训练，根据训练结果计算出接收数据和信道响应的映射关系，最后使用训练好的深度神经网络进行信道估计，将训练好的信道参数发送到接收端，将接收数据输入到深度神经网络中，输出最优的信道响应，从而实现信道估计。本发明解决了传统信道估计算法中存在的误码率高、鲁棒性差、需要先验信道特性等问题，将深度学习和无线紫外光通信相结合，提高了通信系统的收发准确性和可靠性，为深度学习进一步应用于光通信提供了理论基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无线 紫外光 散射 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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