[发明专利]一种基于深度学习的稀疏水声信道估计方法有效
| 申请号： | 202011361757.5 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112511469B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 刘思聪;高龙杰 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的稀疏水声信道估计方法，涉及水声通信技术领域。构建水声信道估计模型，搭建一个稀疏感知的深度神经网络，利用水声信道训练数据集对稀疏感知的深度神经网络的权重进行训练，使其能够准确学习所述水声信道稀疏特征；利用已训练的稀疏感知的深度神经网络，对待估计水声信道脉冲响应进行估计，得到水声信道脉冲响应估计值；选取水声信道脉冲响应估计值中具有最大幅值的K个元素对应的索引，得到水声信道稀疏支撑集；利用水声信道稀疏支撑集，得到水声信道脉冲响应精细化估计值。通过深度学习水声信道的稀疏特征，能够在通信条件恶劣的水声信道中，有效提高水声信道估计的精度和频谱效率，满足未来不断增长的水声通信需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 稀疏 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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