发明专利已授权

基于多阶段迁移学习的DCO-OFDM峰均比抑制方法及系统

📄 申请号：CN202610024996.2 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2026-01-09

公开号

CN121486156B

公开日

2026-03-31

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

H04L27_26

IPC 分类号

H04L27_26 , H04L27_34 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

光通信, 可见光通信, 无线通信, 信号传输

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摘要

本发明公开了一种基于多阶段迁移学习的DCO‑OFDM峰均比抑制方法及系统，通过星座扩展生成候选符号集合；将候选符号集合预处理为特征张量，并输入至一个局部特征提取模块、全局信息交互模块及决策输出模块级联构成的混合深度决策网络中；该网络输出概率化决策权重，并通过一个从决策权重到PAPR计算的全可微通路，设计包含PAPR性能损失项和决策熵正则化项的复合目标函数，采用多阶段渐进式迁移学习策略进行端到端无监督训练。本发明通过专用的网络架构与训练策略，有效降低DCO‑OFDM系统的PAPR，减小非线性失真，同时将复杂的搜索过程转移至离线训练阶段，降低了在线计算复杂度，提升了模型的收敛速度与最终性能。

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

基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统

当前第 / 件

一种扩散模型增强的低空无线网络路径选择方法

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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：15 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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