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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109347601B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201811189786.0
申请日：2018-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于卷积神经网络的抗音调干扰LDPC码的译码方法，本发明涉及LDPC码的译码方法。本发明的目的是为了解决现有神经网络译码模型在受到音调干扰的时候，译码性能准确率低的问题。过程为：1、建立用于LDPC码译码的卷积神经网络；2、确定卷积神经网络的初始参数；3、基于通信信号获得卷积神经网络的训练样本和测试样本；4、将训练样本输入到卷积神经网络中进行训练，得到训练好的卷积神经网络；5、将测试样本输入训练好的卷积神经网络进行测试，得到最终训练好的卷积神经网络；6、利用最终训练好的卷积神经网络对受到音调干扰的LDPC码进行译码。本发明属于通信技术领域。
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公开(公告)号：CN109327879B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201811189797.9
申请日：2018-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于接收端的车载自组网路由协议的数据传输方法，属于认知车载自组网路由协议的数据传输技术领域。现有的车载自组网路由协议存在路由效率低、时延大、信号故障概率大的问题。一种基于接收端的车载自组网路由协议的数据传输方法，建立简单的车载自组网运动网络模型；以接收端为核心；在该路由协议下，利用认知无线电技术，采用频谱感知的手段，使主用户覆盖范围内的节点有机会通过空闲状态的通道，将网络中待传输的数据包，经过单跳或者多跳，传送到目标节点。本发明极大的改善了传统路由协议时延高、并提高可靠性。
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公开(公告)号：CN109167600A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811189788.X
申请日：2018-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度置信网络的抗音调干扰LDPC码的译码方法，本发明涉及LDPC码的译码方法。本发明的目的是为了解决现有神经网络译码模型在受到音调干扰的时候，译码性能准确率低的问题。过程为：1、建立用于LDPC码译码的深度置信网络的网络结构；2、确定深度置信网络的初始参数；3、基于通信信号获得深度置信网络的训练样本和测试样本；4、将训练样本输入到深度置信网络的输入层，经过隐藏层，到达输出层，得到训练好的深度置信网络；5、将测试样本输入4训练好的深度置信网络进行测试，得到最终训练好的深度置信网络；6、利用最终训练好的深度置信网络对受到音调干扰的LDPC码进行译码。本发明属于通信技术领域。
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公开(公告)号：CN109347601A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811189786.0
申请日：2018-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于卷积神经网络的抗音调干扰LDPC码的译码方法，本发明涉及LDPC码的译码方法。本发明的目的是为了解决现有神经网络译码模型在受到音调干扰的时候，译码性能准确率低的问题。过程为：1、建立用于LDPC码译码的卷积神经网络；2、确定卷积神经网络的初始参数；3、基于通信信号获得卷积神经网络的训练样本和测试样本；4、将训练样本输入到卷积神经网络中进行训练，得到训练好的卷积神经网络；5、将测试样本输入训练好的卷积神经网络进行测试，得到最终训练好的卷积神经网络；6、利用最终训练好的卷积神经网络对受到音调干扰的LDPC码进行译码。本发明属于通信技术领域。
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公开(公告)号：CN109327879A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811189797.9
申请日：2018-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于接收端的车载自组网路由协议的数据传输方法，属于认知车载自组网路由协议的数据传输技术领域。现有的车载自组网路由协议存在路由效率低、时延大、信号故障概率大的问题。一种基于接收端的车载自组网路由协议的数据传输方法，建立简单的车载自组网运动网络模型；以接收端为核心；在该路由协议下，利用认知无线电技术，采用频谱感知的手段，使主用户覆盖范围内的节点有机会通过空闲状态的通道，将网络中待传输的数据包，经过单跳或者多跳，传送到目标节点。本发明极大的改善了传统路由协议时延高、并提高可靠性。
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