公开(公告)号：CN110061946B

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN201910242525.9

申请日：2019-03-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李大鹏 ,  陈中康 ,  徐友云

IPC: H04L27/26 ,  H04B7/08 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提出了一种面向高铁的深度信号检测方法，首先，收集数据，依据高铁沿线不同环境类型，在高铁沿线各个场景内收集若干发送信号和接收信号；其次，划分场景，通过数据分析将每个场景进一步划分为多个区域以满足神经网络的兼容性；再次，建立深度高铁信号检测神经网络模型；接着，离线训练高铁信号检测神经网络；最后，进行在线实时检测信号，高铁在行驶过程中先通过GPS确定其位置信息，判断其所在的区域，并选择相应的神经网络模型，接着将实时接收到信号输入训练好的神经网络中，实时输出基站端发送信号。本发明的系统性能有了很大的提高，信号检测误比特率降低，算法更具鲁棒性。本发明所使用的方法无需对信道进行估计，节省了导频开销。

公开(公告)号：CN110061946A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910242525.9

申请日：2019-03-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李大鹏 ,  陈中康 ,  徐友云

IPC: H04L27/26 ,  H04B7/08 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提出了一种面向高铁的深度信号检测方法，首先，收集数据，依据高铁沿线不同环境类型，在高铁沿线各个场景内收集若干发送信号和接收信号；其次，划分场景，通过数据分析将每个场景进一步划分为多个区域以满足神经网络的兼容性；再次，建立深度高铁信号检测神经网络模型；接着，离线训练高铁信号检测神经网络；最后，进行在线实时检测信号，高铁在行驶过程中先通过GPS确定其位置信息，判断其所在的区域，并选择相应的神经网络模型，接着将实时接收到信号输入训练好的神经网络中，实时输出基站端发送信号。本发明的系统性能有了很大的提高，信号检测误比特率降低，算法更具鲁棒性。本发明所使用的方法无需对信道进行估计，节省了导频开销。