[发明专利]一种基于模型驱动深度学习的信号检测方法有效
| 申请号： | 202011451458.0 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112637093B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 李军;李文鑫;何波;付文文;张少蔚;韩永力;石钧;高鹤 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04L27/26;G06N3/08;G06N3/04 |
| 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*** | 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信号检测方法。该发明基于OFDM系统建立信道估计和信号检测模型。信道估计采用以基于DFT的MMSE估计器和FC‑DNN为子网络的组合神经网络模型，通过MMSE估计器对自适应分配的导频数据做预处理并且提取出DNN网络初始化信息，根据训练学习网络ChannelEstNe得到的较为准确的信道估计模型。SignalDetNet采用ZF均衡检测预处理器、LSTM和DNN构成组合网络，实现最终的信号检测并恢复原始信号。该结构保持了OFDM系统逐块处理信号的形式，可恢复具有线性和非线性失真的OFDM系统中的发送数据，并且结合传统算法初始化训练速度更快，从而提高部署效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 驱动 深度 学习 信号 检测 方法 | ||
【主权项】：
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