发明公开
- 专利标题: 基于集成网络学习的水下可见光信道估计器
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申请号: CN202310264281.0申请日: 2023-03-19
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公开(公告)号: CN116455467A公开(公告)日: 2023-07-18
- 发明人: 迟楠 , 蔡济帆
- 申请人: 复旦大学
- 申请人地址: 上海市杨浦区邯郸路220号
- 专利权人: 复旦大学
- 当前专利权人: 复旦大学
- 当前专利权人地址: 上海市杨浦区邯郸路220号
- 代理机构: 上海正旦专利代理有限公司
- 代理商 陆飞; 陆尤
- 主分类号: H04B10/116
- IPC分类号: H04B10/116 ; H04B10/80 ; H04L25/02 ; G06N3/045 ; G06N3/08
摘要:
本发明属于可见光通信技术领域,具体为一种基于集成网络学习的水下可见光信道估计器。本发明的水下可见光信道估计器,包括机器学习的三个分支网络,用以估计水下可见光信道;具体根据已有的先验知识,把信道估计器拆分成三个子网络:线性估计器、SSBI估计器、ReLU估计器,分别用来估计信道的线性噪声、二次项噪声和高阶项噪声;然后将三个子网络集成,经过训练,得到总的水下可见光信道估计器;本发明降低了整个网络的复杂性,减少量神经元数量,仍然能达到预期的效果,提供更准确的信道估计。