[发明专利]基于深度学习的脉冲噪声削减方法有效
| 申请号： | 202010898378.3 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112187318B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 杨国;王子坤;吴文;钱玉文 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H04B3/54 | 分类号： | H04B3/54;H04B3/46;G06N3/08;H04B17/345 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的脉冲噪声削减方法，包括：随机生成用于模型训练的信息，经过编码、调制、信道传输后与特定参数的高斯白噪声和脉冲噪声叠加；将叠加后的噪声与信息作为神经网络的输入，脉冲噪声序列作为神经网络的标签，训练脉冲噪声检测模型；随机生成需要传递的信息，经过编码、调制后叠加与模型训练参数相同的信道噪声与脉冲噪声；将叠加后的信号与噪声作为模型的输入，用训练好的检测模型检测其脉冲噪声；对模型检测出的脉冲噪声点进行削减；解调信息，根据发送端传递的信息与接收端获取的信息求取误码率。本发明方法简单，易于实现，性能优于传统方法，对于不同参数的噪声都有较好的脉冲噪声削减效果，适应性广。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 脉冲 噪声 削减 方法 | ||
【主权项】：
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