[发明专利]基于集成学习和神经网络的自适应信道均衡器及方法有效
| 申请号： | 201910536638.X | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110392006B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 张萌;黄子祺;孙知非;刘雪梅;郭晟昊 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L25/03 | 分类号： | H04L25/03;G06N20/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 冯艳芬 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习和神经网络的自适应信道均衡器及方法，均衡器包括：多个多层感知器神经网络，每个多层感知器神经网络包括一层输入层、一层隐藏层和一层输出层，所述输入层的神经元个数为2s个，神经元的数据为将经QPSK调制并通过无线信道传输来的信号接收后、再经分离得到的信号及信号延时部分的同相部分和正交部分，所述输出层的神经元个数为2个，分别输出经过对应多层感知器神经网络均衡后信号的同相部分和正交部分；一个集成学习器，用于将多个多层感知器神经网络均衡后得到信号的同相部分和正交部分，分别经过加权和后作为最终的无线信道均衡结果。本发明均衡效果好，抗噪声性能好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 神经网络 自适应 信道 均衡器 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于集成学习和神经网络的自适应信道均衡器，其特征在于包括：多个多层感知器神经网络，每个多层感知器神经网络包括一层输入层、一层隐藏层和一层输出层，所述输入层的神经元个数为2s个，神经元的数据为将经QPSK调制并通过无线信道传输来的信号接收后、再经分离得到的信号及信号延时部分的同相部分和正交部分，s为接收的无线信道传输来的信号及信号延时部分的信号总数，所述输出层的神经元个数为2个，分别输出经过对应多层感知器神经网络均衡后信号的同相部分和正交部分；一个集成学习器，用于将多个多层感知器神经网络均衡后得到信号的同相部分和正交部分，分别经过加权和后作为最终的无线信道均衡结果。
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