发明专利已授权

一种神经网络级联的QPSK接收机及其辅助模型训练方法

📄 申请号：CN202310055588.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-01-19

公开号

CN116055273B

公开日

2024-06-28

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L27_22

IPC 分类号

H04L27_22 , G06N3_08 , G06N3_0442 ,

技术画像

所属领域

QPSK接收机 QPSK接收机神经网络信号处理通信信号解调

应用场景

光通信, 无线通信, 数字通信系统, 高速数据传输

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摘要

本发明涉及一种神经网络级联的QPSK接收机辅助模型训练方法，包括：搭建QPSK系统模型，使用QPSK系统模型获取训练数据集，搭建并训练rethink神经网络模型，rethink神经网络模型用于对经过编码和噪声影响的信号进行解调，生成预测标签；搭建并训练LSTM_CNN神经网络模型，LSTM_CNN神经网络模型用于对第一QPSK接收机辅助模型输出的预测标签进行译码。本发明的方法所训练的两个模型分别具有解调和信道译码两个小型神经网络，相比于Deepreceiver的深度神经网络，这两个小型神经网络显著减少了网络复杂度、能针对局部进行优化、应用更灵活，信息处理能力和信息恢复性能也在Deepreceiver的基础上得到了进一步提升。

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

一种基于扩散的多用户分子通信模型的信道容量优化方法

当前第 / 件

一种具有域内材料均匀去除功能的梯度弹性研抛装置

同领域国内专利 · IPC: (H04L27_22)

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