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公开(公告)号:CN114047700A
公开(公告)日:2022-02-15
申请号:CN202111386627.1
申请日:2021-11-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于分层模块的OFDM通信参数自适应选取方法及系统,属于通信技术领域,该方法包括预设建模参数;构建模糊神经网络;获得训练样本数据,所述样本数据作为模糊神经网络训练数据;训练所述模糊神经网络;获取输入数据,响应于所述输入数据的输出数据,所述输入数据为所述参数数据。该系统包括预设模块、模糊神经网络模块、样本模块、训练模块、部分传输序列模块以及正交频分复用模块。本发明结合了神经网络的学习能力和模糊控制方法的推理能力,实现了PTS方法处理参数的自适应选取。
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公开(公告)号:CN111614594B
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202010407628.9
申请日:2020-05-14
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种降低信号峰均比的自适应调整方法,属于通信技术领域,根据功率放大器、A/D、D/A转换器等器件的工作范围,综合设定功率门限值P0,保证所有的信号功率都在器件的动态线性范围内,改善了OFDM系统的误码率性能;引入自适应的思想,通过设定PAPR门限值要求,针对小于门限值的信号,不进行处理;而针对大于门限值的信号,结合经验以及相关推导,初步给定处理参数V、W;对于不同的传输信号,给定不同的处理参数,节省了系统资源,减小了处理信号的时间。本发明针对在初始给定处理参数下仍不满足功率门限值的信号,设定了分块数目V和搜索空间W的调整规则,在保证PAPR性能的前提下,降低了计算复杂度。
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公开(公告)号:CN114047700B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202111386627.1
申请日:2021-11-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于分层模块的OFDM通信参数自适应选取方法及系统,属于通信技术领域,该方法包括预设建模参数;构建模糊神经网络;获得训练样本数据,所述样本数据作为模糊神经网络训练数据;训练所述模糊神经网络;获取输入数据,响应于所述输入数据的输出数据,所述输入数据为所述参数数据。该系统包括预设模块、模糊神经网络模块、样本模块、训练模块、部分传输序列模块以及正交频分复用模块。本发明结合了神经网络的学习能力和模糊控制方法的推理能力,实现了PTS方法处理参数的自适应选取。
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公开(公告)号:CN111614594A
公开(公告)日:2020-09-01
申请号:CN202010407628.9
申请日:2020-05-14
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种降低信号峰均比的自适应调整方法,属于通信技术领域,根据功率放大器、A/D、D/A转换器等器件的工作范围,综合设定功率门限值P0,保证所有的信号功率都在器件的动态线性范围内,改善了OFDM系统的误码率性能;引入自适应的思想,通过设定PAPR门限值要求,针对小于门限值的信号,不进行处理;而针对大于门限值的信号,结合经验以及相关推导,初步给定处理参数V、W;对于不同的传输信号,给定不同的处理参数,节省了系统资源,减小了处理信号的时间。本发明针对在初始给定处理参数下仍不满足功率门限值的信号,设定了分块数目V和搜索空间W的调整规则,在保证PAPR性能的前提下,降低了计算复杂度。
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