[发明专利]一种自适应通信系统神经网络均衡方法有效
| 申请号： | 201910716679.7 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN110636020B | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 周清逸;杨川川 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | H04L25/03 | 分类号： | H04L25/03;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邵可声 |
| 地址： | 100871 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种自适应通信系统神经网络均衡方法，考虑到在实际通信场景下器件和信道特性随时间变化这一自适应调整的需求，借助机器学习当中的半监督学习算法，通过设计损失函数来加快模型微调的收敛速度，从而使得基于神经网络的均衡算法灵活性得到极大提升，在信道条件发生变化的情况下通过调整模型来维持较低的误码率。本发明涉及的算法完全不需要发端提供训练序列，而是类似于判决反馈模式，将现有模型的判决作为对应符号的标签，在此基础上设计合适的半监督损失函数并进行学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 通信 系统 神经网络 均衡 方法 | ||
【主权项】：
1.一种自适应通信系统神经网络均衡方法，包括以下步骤：/n利用初始的训练集对一个基于神经网络的均衡器进行线下训练，训练完成后得到神经网络模型；/n通信系统在线接收经过信道传输的物理信号，并转化为电信号，对电信号进行重新采样和零均值标准化，得到接收信号序列；/n针对接收信号序列，将当中的任一符号及其前后L个符号所对应的接收信号相拼接，作为该符号的输入特征向量；/n每接收N
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