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基于复值卷积神经网络的光子太赫兹通信信号非线性均衡方法
成果名称: | 基于复值卷积神经网络的光子太赫兹通信信号非线性均衡方法 | 关键字: | 神经网络 , 卷积 , 神经 , 赫兹 , 均衡 , 网络 , 1d , cnn , 通信 , 训练 | 应用行业: | 信息传输软件和信息技术 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202410111846.6 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内领先 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京邮电大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于复值卷积神经网络的光子太赫兹通信信号非线性均衡方法,用于太赫兹通信领域。本发明方法包括:截取太赫兹通信系统发射端和接收端的信号,分离信号的实部和虚部,生成输入样本和标签数据,划分训练集和测试集;构建1D‑CNN复值神经网络结构的信号均衡模型,该模型中包含多个1D复值卷积层和一个复值全连接层;使用训练集对信号均衡模型训练,直到模型的准确度达到要求,将训练好的信号均衡模型部署在太赫兹通信系统接收端,实时对接收端解映射之前的信号进行补偿。本发明能直接、有效的补偿复值信号的损伤和非线性效应,满足信号均衡处理的需求,实现太赫兹通信系统信号的非线性均衡,能改善高频段通信系统的传输性能。
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余建国
17713273876
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