[发明专利]基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型的建立方法有效
| 申请号： | 201910746945.0 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110474716B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 胡艳军;胡梦钰;蒋芳;王翊;许耀华 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | H04L1/00 | 分类号： | H04L1/00;H04L25/03;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型的建立方法，包括：建立基于降噪自编码器与全连接神经网络的SCMA编码器，将用户的原始输入数据映射为码字；将每个资源块上的所有用户的码字叠加传输，再将每个资源块上的信号叠加信道噪声；在接收端建立基于全连接神经网络的SCMA解码器，解码出所有用户的原始输入数据；训练基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型；测试上述基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型的BER性能。相比较于传统的SCMA系统，本发明降低了编解码复杂度；相比较于现有的基于深度学习的SCMA系统模型，本发明进一步降低了误码率；相比较于现有的基于深度学习的SCMA系统模型，本发明具有更快的训练收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 编码器 scma 编解码器 模型 建立 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型的建立方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：/n(1)首先建立基于降噪自编码器与全连接神经网络的SCMA编码器，将用户的原始输入数据映射为码字；/n(2)将每个资源块上的所有用户的码字叠加传输，再将每个资源块上的信号叠加信道噪声；/n(3)在接收端建立基于全连接神经网络的SCMA解码器，解码出所有用户的原始输入数据；/n(4)所述SCMA编码器、信道和SCMA解码器共同组成基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型，训练基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型；/n(5)测试上述基于降噪自编码器的SCMA编解码器模型的BER性能。/n
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