[发明专利]一种基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法有效
| 申请号： | 202011095005.9 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112235023B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 李军;尚李杨;张志东;于印长;乔元健;付文文;韩永力 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00 |
| 代理公司： | 济南格源知识产权代理有限公司 37306 | 代理人： | 韩洪淼 |
| 地址： | 250353 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模型驱动深度学习的MIMO‑SCFDE自适应传输方案。该发明基于MIMO‑SCFDE系统建立自适应传输模型。采用AMNet和ADNet分别替代传统系统中的信号调制和调制识别部分。AMNet采用以2D CNN、LSTM和FC‑DNN为子网络的组合网络，构成集成神经网络模型,根据接收端的信道状况调整发送端的调制方式,通过将接收信号中提取的特征信息输入到多个子网络中，并根据训练得到的网络参数实现特征与最优调制方案的转化。同时选用不同路径延迟下的接收功率作为自适应因子来实现对每个子网络结果的自适应集成。ADNet根据循环谱具有在低信噪比下对信号类型准确检测的优势，基于循环谱图的复杂度，完成对调制识别方案的自适应选择。本系统更适合5G通信系统对性能的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 驱动 深度 学习 mimo scfde 自适应 传输 方法 | ||
【主权项】：
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