公开(公告)号：CN116455467A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310264281.0

申请日：2023-03-19

申请人： 复旦大学

发明人： 迟楠 ,  蔡济帆

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。