发明专利已授权

基于深度学习和压缩感知辅助的编码方法及系统

📄 申请号：CN202411619078.1 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-11-13

公开号

CN119628788B

公开日

2025-10-31

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L1_00

IPC 分类号

H04L1_00 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

图像编码, 视频压缩, 通信传输, 数据存储, 信号重建

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摘要

本发明公开基于深度学习和压缩感知辅助的编码方法及系统，属于光传输技术领域；方法包括：对比特数据进行编码映射，使用AlexNet模型进行码本设计，每个码本通过五个卷积层训练后获得在当前环境下的误码率；对误码率最低的码本进行数据映射；对映射到码本上的数据信号进行压缩感知；压缩感知后的信号先经过OFDM调制，然后经过信号传输，接着进行信号解调，之后将信号重构后解映射为码本信号为码本信号，最后通过解码器将将码本信号解码为原始信号。将SCMA调制与卷积神经网络技术以及压缩感知技术结合，建立了SCMA的编码器和解码器，使误码率最小化，并使用了压缩感知理论处理信号，大大降低了需要采集、传输、处理的数据量，实现占用更少的子载波传输数据。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种融合边缘注意力门控与多尺度空洞卷积的抗屏摄鲁棒文本图像水印方法

当前第 / 件

几何整形进行离散谱非线性频分复用系统噪声优化方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：11 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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