一种基于深度密集残差网络的无线衰落信道估计方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度密集残差网络的无线衰落信道估计方法。该方法引入Add和Concatenate操作，运用密集网络DenseNets和残差网络ResNets改进深度神经网络DNN，分别构建深度密集网络DeDNN和深度残差网络ReDNN，通过串连组成DeReNet，抑制网络训练中出现的梯度爆炸和消失问题，通过神经网络自动提取IQ信号特征，实现无线通信信道准确估计。本发明能够提高OFDM无线通信信道估计的准确性和鲁棒性，并具有较强的泛化迁移能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度密集残差网络的无线衰落信道估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114363129A
申请号 ：
CN202210021040.9
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-01-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
乐光学秦泽豪马柏林
申请人 ：
嘉兴学院
申请人地址 ：
浙江省嘉兴市秀洲区康和路1288号光伏科创园2号楼
代理机构 ：
桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人 ：
陶平英
优先权 ：
CN202210021040.9
主分类号 ：
H04L25/02
IPC分类号 ：
H04L25/02 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 25/02
申请日 : 20220110
申请日 : 20220110
2022-04-15 ：
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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