[发明专利]一种基于深层分类网络的时变信道OFDM信号均衡方法在审
| 申请号： | 202210109366.7 | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114528925A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 杨萃;徐雅璐 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L25/03 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深层分类网络的时变信道OFDM信号均衡方法。所述方法包括以下步骤：给定实测信道数据集，构造基于分类思想的深度学习网络，分别构造基于分类思想的深度学习网络的输入和输出；对构建的基于分类思想的深度学习网络进行在线训练，得到深层分类网络模型；在具体的时变信道通信中，将需要均衡的输入数据进行分块处理，输入基于分类思想的深度学习网络，调用可用的深层分类网络模型，得到频域发射信号在星座图中的独热编码估计值，实现不同调制方式下的时变信道OFDM信号均衡。本发明同时利用了通信的理论模型和通信数据集的多样性，网络对于不同的实测信道具有较好的鲁棒性，能够适应不同复杂程度的信道并达到较好的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 分类 网络 信道 ofdm 信号 均衡 方法 | ||
【主权项】：
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