[发明专利]用于短距离光通信的基于特征工程的KNN均衡算法在审
| 申请号： | 201910023077.3 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109740690A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 毕美华;俞嘉生;杨国伟;胡志蕊;周雪芳;池灏;胡淼;李齐良 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04B10/114;H04B10/40 |
| 代理公司： | 杭州千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种用于短距离光通信的基于特征工程的KNN均衡算法，包括如下步骤：步骤1：将接收端采样后的包含训练序列的数据输入到特征工程模块，构建特征向量并进行特征处理；步骤2：训练序列发生器重新产生训练序列，作为与训练序列的特征向量相对应的标签，构成训练集；步骤3：对有效数据使用相同的特征工程得到其特征向量，将训练集和有效数据的特征向量当作KNN分类器的输入；步骤4：根据特征空间中，每个有效数据离其最近的k个训练数据的类别，KNN分类的结果即为均衡输出。本发明解决了低成本短距离光通信系统中码间串扰、信号失真等造成系统的性能下降的问题，相比于传统DFE、FFE均衡器，提升了均衡性能，降低了滤波器的抽头系数。 | ||
| 搜索关键词： | 特征向量 训练序列 短距离光通信 有效数据 均衡算法 训练集 滤波器 抽头系数 均衡输出 均衡性能 码间串扰 特征处理 特征空间 信号失真 性能下降 训练数据 重新产生 发生器 低成本 接收端 均衡器 采样 构建 标签 | ||
【主权项】：
1.用于短距离光通信的基于特征工程的KNN均衡算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将接收端采样后的包含训练序列的数据输入到特征工程模块，采用特征工程模块为训练序列中的每个数据构建特征向量，并进行特征处理；步骤2：训练序列发生器重新产生训练序列，作为与训练序列的特征向量相对应的标签，构成训练集；步骤3：对有效数据使用相同的特征工程得到其特征向量，将训练集和有效数据的特征向量作为KNN分类器的输入；步骤4：根据特征空间中，每个有效数据离其最近的k个训练数据的类别，决定有效数据的类别，KNN分类的结果即为均衡输出。
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