[发明专利]一种基于深度学习的位置信息辅助的可见光信道估计方法有效
| 申请号： | 201911360037.4 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111049768B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 张琳;林心桐 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04B10/116 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于深度学习的位置信息辅助的可见光信道估计方法，包括：采集导频信号、位置坐标和真实的可见光信道频率响应CFR，获取训练数据集；对训练数据集进行预处理，得到预处理后的训练数据集；将预处理后的导频信号、位置坐标作为深度神经网络DNN模型的输入，真实的CFR为DNN模型的目标输出，对DNN模型进行离线训练；实时采集导频信号和位置坐标，进行数据预处理后输入训练完成的DNN模型中，输出实时的CFR，完成可见光信道的估计。本发明提供的可见光信道估计方法，充分利用了位置坐标信息和导频信息，通过训练深度神经网络实现对可见光的信道估计，准确程度高；同时，通过训练后的神经网络模型进行可见光的信道估计，操作简单，复杂程度低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 位置 信息 辅助 可见光 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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