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公开(公告)号:CN113255888A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110575627.X
申请日:2021-05-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的端到端手发等幅电报译码系统,所述系统包括:预处理模块,用于对信号去噪并得到其时频矩阵;端到端识别模型,对预处理后得到的时频矩阵进行特征提取,依次包括FC‑N层,Bi‑LSTM层,全连接层,Softmax层以及CTC层,通过模型处理后得到每一帧的输出序列,然后通过整合得到预测报文。本发明能够准确地对手发等幅电报进行译码。
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公开(公告)号:CN115208444A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210827808.1
申请日:2022-07-13
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04B7/0456 , H04B17/00 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种高可靠低时延通信系统高频效混合预编码设计方法、装置及通信系统,其使用高频信道以保证信号的高质量传输,同时使用混合预编码器平衡硬件成本和频谱效率之间的关系。本发明利用一阶凸近似的优化算法以最大频谱效率为优化目标,以最大发射功率为约束,求解在全数字预编码器结构下的预编码矩阵,接着利用逼近法令混合预编码器的参数无限接近于全数字预编码器。考虑到子阵结构混合预编码器中模拟预编码器受到恒模约束,利用交叉优化的半定松弛算法分别求解数字、模拟预编码器,最后基于最优的数字、模拟预编码器求解最大频谱效率值即为最优频效。
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公开(公告)号:CN113255888B
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202110575627.X
申请日:2021-05-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , H04L15/24
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的端到端手发等幅电报译码系统,所述系统包括:预处理模块,用于对信号去噪并得到其时频矩阵;端到端识别模型,对预处理后得到的时频矩阵进行特征提取,依次包括FC‑N层,Bi‑LSTM层,全连接层,Softmax层以及CTC层,通过模型处理后得到每一帧的输出序列,然后通过整合得到预测报文。本发明能够准确地对手发等幅电报进行译码。
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