基于深度学习的非正交波分复用时域鬼成像方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202011375971.6
IPC分类号：H04B10/516;H04B10/572;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-11-30
申请人：
华中科技大学

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著录项信息

专利名称	基于深度学习的非正交波分复用时域鬼成像方法和系统
申请号	CN202011375971.6	申请日期	2020-11-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-06	公开/公告号	CN112615677A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04B10/516 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04B 传输〔4〕 H04B10/30 （转入H04B10/80，H04B10/90） H04B10/50 发射机〔2013.01〕 H04B10/516 编码或调制元件〔2013.01〕	IPC分类号	H;0;4;B;1;0;/;5;1;6;;;H;0;4;B;1;0;/;5;7;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	张敏明;邹丹丹;刘德明
代理机构	华中科技大学专利中心	代理人	胡秋萍;李智

摘要

本发明公开了基于深度学习的非正交波分复用时域鬼成像方法和系统，属于光电信号处理领域。本发明采用神经网络来恢复待测时域信号。神经网络实际上是一种函数拟合，训练过程中神经网络模型学习到从接收端测量的功率积分向量与待测时域信号的映射关系。通过合理的生成并选择训练集来训练神经网络，实现非正交时多对一的映射，从而补偿了光源模式的时延，使得光源模式对时延不敏感，保证对时延的鲁棒性。本发明可以用不完全正交的器件在非正交的情况下，高速传输并恢复高质量信号，信号可达0.78ns，相对于现有技术提升了9个数量级。当时延小于0.5bit时，准确率可达99.8％，使得信号在高速传输的情况下质量也得到保证。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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