[发明专利]一种基于深度学习及盲识别的MCS识别方法有效
| 申请号： | 202210630662.1 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN115001916B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 曾鸣;王增宇;曹王画;王新尧 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;H04L1/00 |
| 代理公司： | 泉州达知专利代理事务所(普通合伙) 35300 | 代理人： | 傅家强 |
| 地址： | 100089 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习及盲识别的MCS识别方法，包括如下步骤：分别对多种不同调制方式的数字调制数据进行预处理，得到基带训练数据；建立基于深度学习的调制方式识别模块，并利用基带训练数据对该识别模块进行训练验证；对接收端接收到的信号样本数据进行预处理，并将预处理得到的基带信号数据输入识别模块；识别出调制方式后，对基带信号数据进行解调，得到接收信号序列；根据识别出的调制方式构建LDPC编码器候选集合，分别根据各编码方案所对应的校验矩阵和接收信号序列，计算各编码方案对应的平均对数似然比，并判定平均对数似然比最大的编码方案为最终编码方案。本发明能够实现接收端快速准确地识别MCS，灵敏度高、适应性强、识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 识别 mcs 方法 | ||
【主权项】：
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