[发明专利]基于自编码器的数据增广改善深度学习信道估计性能方法在审
| 申请号： | 202110404444.1 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113112003A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 杨绿溪;李林育;张征明 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在无线通信场景下基于自编码器的最优数据增广改善深度学习信道估计性能的方法，包括以下步骤，建立两个用于信道估计的基本卷积神经网络模型；获取无线通信信道估计的训练集，并基于自编码器进行数据增广，得到增广数据；增广数据通过信道估计基本卷积神经网络模型，得到基于自编码器的数据增广方法在测试集上的均方误差值与数据集大小的关系；基于步骤3中少量的实验数据，提出一种简单的直线交点检测方法，获取自编码器提升无线通信信道估计模型性能时的数据集大小的阈值。通过本发明可以获取自编码器最大限度提升无线通信系统性能时的数据集阈值，对于使用自编码器对模型进行数据增广具有实际价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 编码器 数据 增广 改善 深度 学习 信道 估计 性能 方法 | ||
【主权项】：
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