[发明专利]一种喷泉码识别模型的训练方法、装置及识别方法有效
| 申请号： | 201910183728.5 | 申请日： | 2019-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN109936423B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 刘桥平;高兴宇;柴旭荣;邱昕 | 申请（专利权）人： | 中国科学院微电子研究所 |
| 主分类号： | H04L1/00 | 分类号： | H04L1/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华沛德权律师事务所 11302 | 代理人： | 房德权 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的一种喷泉码识别模型的训练方法、装置及识别方法，其中所述训练方法包括：获取喷泉码样本集，所述喷泉码样本集中包含使用喷泉码编码的样本以及不使用喷泉码编码的样本；将所述喷泉码样本集输入预设的第一模型进行训练，获得第一目标模型；对所述喷泉码样本集进行调制，获得调制方式样本集；将所述调制方式样本集输入预设的第二模型进行训练，获得第二目标模型；将所述第一目标模型与所述第二目标模型，构建为喷泉码识别模型。本发明解决了目前难以在非协作式传输中难以对喷泉码进行自动识别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 喷泉 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种喷泉码识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取喷泉码样本集，所述喷泉码样本集中包含使用喷泉码编码的样本以及不使用喷泉码编码的样本；将所述喷泉码样本集输入预设的第一模型进行训练，获得第一目标模型，其中，所述第一模型为神经网络模型；对所述喷泉码样本集进行调制，获得调制方式样本集；将所述调制方式样本集输入预设的第二模型进行训练，获得第二目标模型，其中，所述第二模型为神经网络模型；将所述第一目标模型与所述第二目标模型，构建为喷泉码识别模型；其中，所述第二目标模型用于识别IQ数据的调制方式；所述第一目标模型用于识别原始编码数据中的喷泉码，所述原始编码数据为采用所述第二目标模型识别出的解调方式对所述IQ数据进行解调获得的数据。
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