[发明专利]基于深度学习预均衡和检测的超奈奎斯特大气光通信方法有效
| 申请号： | 202110392572.9 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113098602B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 曹明华;吴照恒;王惠琴;张伟;康中将;王博;夏皆平;张家玮;李文文 | 申请（专利权）人： | 兰州理工大学 |
| 主分类号： | H04B10/112 | 分类号： | H04B10/112;G06N3/04 |
| 代理公司： | 兰州振华专利代理有限责任公司 62102 | 代理人： | 董斌 |
| 地址： | 730050 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 基于深度学习预均衡和检测的超奈奎斯特大气光通信方法，将深度学习预均衡技术和检测技术与FTN技术相结合，在高传输速率下进一步提高了大气光通信系统的误码性能并减少了系统运算量，属于无线光通信技术领域。从而实现传输速率大于奈奎斯特速率；接收端通过采用匹配滤波器、超奈奎斯特采样和深度学习检测技术实现信号的恢复。相比于传统无线光通信系统，FTN以及DL技术的引入有效提高了系统传输速率，对新型大气光通信系统的设计具有参考价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 均衡 检测 超奈奎斯特 大气 光通信 方法 | ||
【主权项】：
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