[发明专利]一种信道自适应跨协议通信系统及方法

权利要求书

1.一种信道自适应跨协议通信系统，其特征在于，包括CTC解码模块和在线学习模块，其中：

所述CTC解码模块用于根据Text-CNN解码模型提取CTC包中每个CTC符号的特征，得到解码数据；

所述在线学习模块用于根据所述解码数据在线更新所述Text-CNN解码模型，以使得所述Text-CNN解码模型适应动态的信道环境；

其中，所述CTC解码模块用于根据Text-CNN解码模型提取CTC包中每个CTC符号的特征，得到解码数据的步骤，具体为：所述Text-CNN解码模型使用wifi信道和Zigbee信道在频域的子载波数量和长度滑动窗口形成的卷积核产生特征向量，根据所述特征向量得到解码数据；

所述在线学习模块包括fine tuning子模块和full training子模块，其中，所述finetuning子模块用于在信道逐渐变化时，基于fine tuning方式，根据解码数据更新所述Text-CNN解码模型；

所述full training子模块用于在信道突然变化时，基于full training方式，根据解码数据更新所述Text-CNN解码模型。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述CTC解码模块包括数据前同步信号检测子模块、分片子模块、模型解码器子模块和循环冗余校验子模块，其中：

所述数据前同步信号检测子模块连接所述分片子模块，所述模型解码器子模块连接所述分片子模块和所述循环冗余校验子模块；

所述数据前同步信号检测子模块检测所述CTC包是否存在并确定所述CTC包的起始位置，将所述CTC包传递到分片子模块；

所述分片子模块用于将所述CTC包进行分片，得到对应的每一个分片；

所述模型解码器子模块用于根据Text-CNN解码模型确定所述每一个分片对应的CTC符号，发送到所述循环冗余校验子模块；

所述循环冗余校验子模块用于对所述CTC包进行冗余校验，将通过校验的CTC包发送至CTC链路层。

3.一种基于权利要求1-2任一项所述信道自适应跨协议通信系统的方法，其特征在于，包括：

获取CTC包，根据Text-CNN解码模型提取所述CTC包中每个CTC符号的特征，得到解码数据；

根据所述解码数据在线更新所述Text-CNN解码模型，以使得所述Text-CNN解码模型适应动态的信道环境；

所述根据所述解码数据在线更新所述Text-CNN解码模型，具体包括：

在信道逐渐变化时，基于fine tuning方式，根据解码数据更新所述Text-CNN解码模型；

在信道突然变化时，基于full training方式，根据解码数据更新所述Text-CNN解码模型；

其中，所述获取CTC包，根据Text-CNN解码模型提取所述CTC包中每个CTC符号的特征，得到解码数据，具体为：

所述Text-CNN解码模型使用wifi信道和Zigbee信道在频域的子载波数量和长度滑动窗口形成的卷积核产生特征向量，根据所述特征向量得到解码数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据Text-CNN解码模型提取所述CTC包中每个CTC符号的特征，得到解码数据，具体包括：

检测所述CTC包是否存在，确定所述CTC包的起始位置；

将所述CTC包进行分片，得到对应的每一个分片；

根据所述Text-CNN解码模型确定所述每一个分片对应的CTC符号，得到解码数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于fine tuning方式，根据解码数据更新所述Text-CNN解码模型，具体包括：

获取解码数据，将所述解码数据解码为对应的符号，其中n为解码数据的个数；

根据所述解码数据和所述对应的符号得到带标签的训练数据，将所述训练数据插入被动数据集中；

基于随机梯度下降方法，根据所述被动数据集中的所述训练数据更新所述Text-CNN解码模型。