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公开(公告)号：CN112381122A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011179597.2
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应机器学习均衡方法及通信系统。本方法为：1)选取一基于高斯混合模型的均衡器并对其进行线下训练；2)发送端利用训练后的该均衡器对所要发送的数据段进行编码后经传输信道发送给接收端；3)接收端将接收的信号转化为数字信号并对其进行重采样、零均值标准化；然后对其中每一符号j，将该符号j及其前后L个符号所对应的标准化接收信号相拼接，作为该符号j的特征向量；4)接收端利用训练后的该均衡器对该符号j的特征向量进行处理，输出该符号j及其前后L个符号中各符号均衡后的判决结果；其中，每接收设定数量Nb的特征向量后，利用最近接收的Nb个特征向量对该均衡器进行在线训练更新，然后重复步骤2)～4)。
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公开(公告)号：CN112381122B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011179597.2
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应机器学习均衡方法及通信系统。本方法为：1)选取一基于高斯混合模型的均衡器并对其进行线下训练；2)发送端利用训练后的该均衡器对所要发送的数据段进行编码后经传输信道发送给接收端；3)接收端将接收的信号转化为数字信号并对其进行重采样、零均值标准化；然后对其中每一符号j，将该符号j及其前后L个符号所对应的标准化接收信号相拼接，作为该符号j的特征向量；4)接收端利用训练后的该均衡器对该符号j的特征向量进行处理，输出该符号j及其前后L个符号中各符号均衡后的判决结果；其中，每接收设定数量Nb的特征向量后，利用最近接收的Nb个特征向量对该均衡器进行在线训练更新，然后重复步骤2)～4)。
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