[发明专利]一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法有效

专利信息
申请号: 201910633748.8 申请日: 2019-07-15
公开(公告)号: CN110460402B 公开(公告)日: 2021-12-07
发明(设计)人: 蒋志函;张佳;蒋伊琳 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: H04B17/391 分类号: H04B17/391;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明属于信息通信技术领域,具体涉及一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法。本发明方法分为两个阶段。首先是建立自编码器神经网络并复杂化信道层,以随机数仿真为训练集对网络进行初步训练,以获得一个对信道干扰有适应性的编码方式。之后是通过USRP收集大量实际信道下的通信数据并以此来作为训练集对译码层进行单独训练使其针对实际情况下的通信具有更好的性能。本发明可以获得一种完全不同于传统通信系统建立方式的通信系统,其相对于传统系统有更优的通信性能,且对真实信道的适应能力有更好的鲁棒性。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 端到端 通信 系统 建立 方法
【主权项】:
1.一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤1、建模信道训练阶段:通过建立自编码器深度神经网络并进行训练,其中中间层加入信道层,信道层尽量模拟真实信道,得到有效训练的端到端通信系统的深度学习模型,将训练完的网络以信道层为节点,之前的为编码层,之后的为译码层;/n步骤2、真实信道训练阶段:在真实信道下进行收发数据,利用收发数据对译码层进行单独训练,使译码层对真实信道更具有适应性。/n
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