[发明专利]基于深度学习的无线通信物理层收发端的联合优化方法在审
| 申请号： | 202010079579.0 | 申请日： | 2020-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN111327381A | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 王劲涛;张玥;潘长勇;宋健 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | H04B17/391 | 分类号： | H04B17/391;H04L1/00 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无线通信物理层收发端的联合优化方法，包括：随机生成独立同分布的比特序列；设计卷积自编码器，用于时域传输，同时完成调制、均衡和解调的功能，网络的软输出可以成为任意软解码器的输入，设计局部连接层替代上述卷积层，用于频域均衡，以对输入序列产生不同的衰落影响；实现基于深度学习的神经网络架构，用于联合优化无线通信物理层的发射端和接收端，根据通信需求完成各类信道的映射机制设计；在OFDM传输系统中测试上述网络结构，在后续引入LDPC编码方法，实现系统进一步优化。该方法就时间复杂度和衰落信道下的误比特率而言，具备良好的鲁棒性和适应性，可以和其他的编码方案相结合，进一步提升性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 无线通信 物理层 收发 联合 优化 方法 | ||
【主权项】：
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