[发明专利]基于深度学习的OTFS波形PAPR抑制方法及装置在审
| 申请号： | 202111101286.9 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN114024811A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 刘梦雪;雷鸣;赵民建;李立言 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H04L27/26 | 分类号： | H04L27/26;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗岚 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的OTFS波形PAPR抑制方法与装置，其中，方法包括：将在时延‑多普勒域中的数据符号传输至编码器进行编码；通过ISFFT运算，将编码后的数据符号从时延‑多普勒域转换到时频域，通过海森堡变换将编码后的数据符号转化为低PAPR的时域信号；将时域信号经过信道模块传输后，通过OTFS解调将时域信号转化为时延‑多普勒域信号；将时延‑多普勒域信号经过解码器输出得到原始信号；通过联合损失函数训练编码器和解码器，调整深度神经网络的参数直至收敛得到最优模型；其中，编码器和解码器是基于深度神经网络进行训练，本发明采用两步训练方法来提高网络的收敛性能在保持较好BER性能的同时有效地降低发射信号的峰均比。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 otfs 波形 papr 抑制 方法 装置 | ||
【主权项】：
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