[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的信道编码码型识别方法在审
申请号: | 202011576541.0 | 申请日: | 2020-12-28 |
公开(公告)号: | CN112737733A | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 雷迎科;梅凡;陈红;金虎;陈翔;张孟伯 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科技大学 |
主分类号: | H04L1/00 | 分类号: | H04L1/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 薛云燕 |
地址: | 230000 安徽省*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的信道编码码型识别方法。该方法为:首先根据仿真的编码数据,按照码字的变化对汉明码、循环码、卷积码三类信道编码数据进行仿真;然后对于每一类码添加噪声,计算误比特率;接着将每一类码字随机叠加生成1000*5000的码字矩阵,并对每一类码字矩阵添加标签,并将矩阵前3500列作为训练集,后1500列作为测试集;再经过一维卷积神经网络进行分类处理,通过改变卷积层数、迭代次数以及不同的学习率,验证算法可行性;最后使用RNN网络进行分类处理,比较不同网络的性能对比。本发明实现了对信道编码码型的盲识别,计算速度快,识别效率高,抗噪声性能好,具有很好的工程应用性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 卷积 神经网络 信道编码 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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