申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海);北京宇航系统工程研究所

申请日：2023-11-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117880023A

主分类号：H04L25/03

分类号：H04L25/03;H04L1/00;H04B13/02;H04B11/00

优先权：["20230830 CN 2023111052812"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种通过将自适应均衡与降噪后的信号进行深度学习译码以及迭代处理，从而进一步消除码间干扰，提高水声通信系统的性能的面向于水声通信的自适应均衡与智能降噪译码方法，其特征在于，建立可训练的深度学习译码网络BP‑SMSDNN，接收端有n个水听器，每个水听器收到的接收信号为rk,i，i∈{1,…,n}，首先进行多分支均衡，然后对降噪后的输出不进行硬判决，而是经过解映射得到序列并将序列作为BP‑SMSDNN的输入，BP‑SMSDNN对进行译码得到译码结果对重新进行编码与映射，得到序列本发明针对水声通信中的干扰和噪声等问题，克服了传统BP算法译码需要计算软信息的限制，成功完成了对重复累积码的译码，并获得了译码带来的误码率性能提升。

主权项：1.一种面向于水声通信的自适应均衡与智能降噪译码方法，其特征在于，建立可训练的深度学习译码网络BP-SMSDNN，接收端有n个水听器，每个水听器收到的接收信号为rk,i，i∈{1,…,n}，首先进行多分支均衡，然后对降噪后的输出不进行硬判决，而是经过解映射得到序列并将序列作为BP-SMSDNN的输入，BP-SMSDNN对进行译码得到译码结果对重新进行编码与映射，得到序列在反馈环节中，序列有两个作用：1作为反馈信号对均衡器的抽头系数进行更新；2与y一起组合为作为训练样本输入降噪网络进行训练，其中，均衡器抽头系数更新公式如式28：其中，

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学(威海);北京宇航系统工程研究所 面向于水声通信的自适应均衡与智能降噪译码方法

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