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公开(公告)号:CN115776425A
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN202111042004.2
申请日:2021-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及协作通信的信号处理技术领域,具体的说是一种能够有效对多节点信号进行处理、消除通信过程中的码间干扰的用于协作通信的基于深度学习的多分支联合检测方法,其特征在于,建立基于深度学习的多分支联合检测器,直接处理来自于源节点和中继节点的信号,其中所述基于深度学习的多分支联合检测器中,令DNNSD神经网络的输入层(第1层)的输入由cSD(1)表示,DNNRD神经网络输入层的输入表示为cRD(1),与现有基于深度学习的单分支方法不同,本发明中提出的基于深度学习的多分支联合检测器能联合实现多分支的合并,且各分支抽头的调整是基于各分支的总输出,而后基于计算出的总误差来进行,能够有效实现码间干扰的消除。
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公开(公告)号:CN111162872B
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN201911293998.8
申请日:2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法,其特征在于接收到的序列y进入MMSE线性均衡器,首先进行LMS均衡,前馈滤波抽头向量为P;均衡后的序列为s,对其进行软解调,即求其对数似然比,z0为序列所携带的软信息;然后进入由LDPC和LT译码器共同组成的Raptor译码器中进行迭代译码,Raptor译码器中采用全局迭代译码算法,使得软信息可以在两个译码器中进行传递,当迭代达到一定次数后进行硬判决,同时输出更新后的信息;更新后的信息返回MMSE线性均衡器用于对均衡器进行系数更新,本发明与现有技术相比,能够有效改善误码率性能、降低冗余率进而提高信道带宽利用率。
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公开(公告)号:CN113746765A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202010468904.2
申请日:2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种基于频域处理的水声协作通信系统,具体的说是一种UDDF水声通信协作策略及多分支合并与均衡频域联合实现方法,其中首先提出了一种异步水下解码和分布式频率转发的水声通信协作策略,在UDDF水声通信协作策略中,由于源节点和中继节点使用的载波频率不同,目的节点可在频域区分来自源节点和中继节点的信号,因而源节点和中继节点间的IDI,在理论上是可以消除的;而后,基于UDDF水声通信协作策略,提出了一种自适应多分支合并与均衡频域联合实现方法。
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