申请/专利权人：复旦大学

申请日：2022-11-30

公开（公告）日：2023-03-10

公开（公告）号：CN115776341A

主分类号：H04B10/61

分类号：H04B10/61;H04B10/2575

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.28#实质审查的生效;2023.03.10#公开

摘要：本发明涉及一种Volterra非线性均衡方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取输入信号；将所述输入信号经过前置DSP步骤后输入改进型Volterra均衡器，改进型Volterra均衡器输出均衡结果；本发明在设计改进型Volterra均衡器时，将现有技术中按顺序输入、全部训练序列直接用于训练的传统算法改进为分组截取并打乱、划分训练集和测试集并分两阶段进行训练的新算法。与现有技术相比，本发明在提高均衡器训练效率的同时，有效解决均衡器训练时过拟合现象的不可见、不可控问题，进而改善补偿效果，同时本发明具有良好的普适性。

主权项：1.一种Volterra非线性均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取输入信号；S2、将所述输入信号经过前置DSP步骤后输入改进型Volterra均衡器，S3、改进型Volterra均衡器输出均衡结果；其中，所述改进型Volterra均衡器的获取包括以下步骤：1获取发送端信号序列x；2产生训练序列，并将训练序列通过信道传输获得接受端信号序列；将所述接受端信号序列经过前置DSP步骤，得到Volterra均衡器输入信号序列y；3将所述Volterra均衡器输入信号序列y分组截取，得到输入信号序列片段集G；4将所述输入信号序列片段集与所述发送端信号序列x一一对应，得到片段对集合P；5将所述片段对集合中的元素进行乱序处理，得到乱序集合Pshuffled；6将所述乱序集合Pshuffled分割为训练集Ptrain和测试集Ptest；7将所述训练集Ptrain中的信号序列片段与对应的发送端信号序列片段输入Volterra均衡器，计算训练损失值并进行误差回传，更新权重系数；8将所述测试集Ptest中的信号序列片段与对应的发送端信号序列片段输入Volterra均衡器，计算测试损失值，不回传误差，将测试损失值与步骤7中得到的训练损失值进行比较，同时计算系统误码性能；9若系统误码性能不符合预设要求，调整二阶Volterra均衡器的各个参数，并重复步骤7及步骤8，否则执行下一步骤；10将所述测试集中的信号序列片段与对应的发送端信号序列片段输入Volterra均衡器，计算损失值并进行误差回传，更新权重系数，得到训练完成的权重系数；11使用训练完成的权重系数初始化Volterra均衡器，得到改进型Volterra均衡器。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 复旦大学 一种Volterra非线性均衡方法及系统

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