[发明专利]一种深度学习多输入多输出检测方法有效
| 申请号： | 202010933555.7 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112054832B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 杜清河;徐大旦;任占义 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04B7/08 | 分类号： | H04B7/08;H04B7/0413 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 710049 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 由于检测的本质是样本空间的划分，消耗大量的不必要计算资源。本申请提供了一种深度学习多输入多输出检测方法，包括：对于低阶多输入多输出，设计一种复杂度低、误码率低的深度学习模型；随机生成一信道矩阵，利用该信道矩阵，产生训练集，用于对深度学习模型的训练；利用该信道矩阵，产生测试集，用于对时不变信道下深度学习模型性能的测试；在信道矩阵基础上，加上一随机信道矩阵增量，产生训练集与测试集；与其他深度学习模型和与传统多输入输出检测算法在误码率方面进行比较；与其他深度学习模型和与传统多输入输出检测算法在复杂度方面进行比较。该检测算法复杂度低，且误码率也低，适合应用在中低成本通信设备上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 输入 输出 检测 方法 | ||
【主权项】：
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