[发明专利]一种基于递归神经网络训练优化的星座概率成形方法及装置在审
| 申请号： | 202310923416.X | 申请日： | 2023-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN116938662A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 刘博;任建新;毛雅亚;周书宇;吴翔宇;吴泳锋;孙婷婷;赵立龙;戚志鹏;李莹;王凤;哈特 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L27/34 | 分类号： | H04L27/34;H04B17/391;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于递归神经网络训练优化的星座概率成形方法及装置，初始概率分布为均匀概率分布，编码端初始化基本概率分布，将二进制比特信号依概率分布映射至对应星座点；嵌入需要训练的信道模型，且在信道未知或者不可微的情况下，加入较小高斯噪声；在解码端进行相应的解映射，并以广义互信息最大化为目标更新对应的神经网络权值参数以及概率分布，并反馈到编码端进行下一轮优化，重复上述步骤直到迭代次数达到设置值或广义互信息达到最大，输出最优概率分布。本发明解决不同信道条件下星座概率设计困难，且概率分布无法完美适配信道的问题，达到实时匹配最优星座成形设计的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 递归 神经网络 训练 优化 星座 概率 成形 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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