基于深度学习预均衡和检测的超奈奎斯特大气光通信方法
授权
摘要
基于深度学习预均衡和检测的超奈奎斯特大气光通信方法，将深度学习预均衡技术和检测技术与FTN技术相结合，在高传输速率下进一步提高了大气光通信系统的误码性能并减少了系统运算量，属于无线光通信技术领域。从而实现传输速率大于奈奎斯特速率；接收端通过采用匹配滤波器、超奈奎斯特采样和深度学习检测技术实现信号的恢复。相比于传统无线光通信系统，FTN以及DL技术的引入有效提高了系统传输速率，对新型大气光通信系统的设计具有参考价值。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习预均衡和检测的超奈奎斯特大气光通信方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113098602A
申请号 ：
CN202110392572.9
公开（公告）日 ：
2021-07-09
申请日 ：
2021-04-13
授权号 ：
CN113098602B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
曹明华吴照恒王惠琴张伟康中将王博夏皆平张家玮李文文
申请人 ：
兰州理工大学
申请人地址 ：
甘肃省兰州市七里河区兰工坪路287号
代理机构 ：
兰州振华专利代理有限责任公司
代理人 ：
董斌
优先权 ：
CN202110392572.9
主分类号 ：
H04B10/112
IPC分类号 ：
H04B10/112 G06N3/04
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2021-07-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 10/112
申请日 : 20210413
申请日 : 20210413
2021-07-09 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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