发明专利已授权

一种基于深度学习的QPSK接收机及其辅助模型训练方法

📄 申请号：CN202310063191.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-01-19

公开号

CN116800572B

公开日

2025-10-21

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

深度学习深度学习无线通信信号处理

应用场景

无线通信, 卫星通信, 光纤通信, 数字通信, 信号解调

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摘要

本发明涉及一种基于深度学习的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，搭建深度学习神经网络模型，生成预测值，使用训练数据集训练深度学习神经网络模型，优化深度学习神经网络模型的损失函数，使用Nadam算法优化损失函数，更新深度学习神经网络模型的参数，直至预测值与真实值对比的错误率最小，将更新后的深度学习神经网络模型作为QPSK接收机辅助模型。本发明的方法所训练的模型采用基于反思结构的深度学习神经网络，考虑到值之间隐藏的相关性，能够在通信接收机的解调环节中进行解调，该模型的解调能够解决传统硬判决方法在低信噪比条件下，因噪声干扰而导致识別准确率不高的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

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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：18 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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