一种水声物理层网络编码智能编码映射方法

一种水声物理层网络编码智能编码映射方法，涉及水声通信领域。将BP算法和深度学习相结合，提出和信道信息低耦合的叠加信号智能编码映射方法FBENet：特征提取模块通过卷积神经网络CNN有效提取输入信息的抽象特征；双向均衡模块利用Bi‑LSTM网络神经元均衡时频双扩展信道下的载波间干扰ICI，通过模拟BP算法的和积消息传递的过程来矫正子载波的后验概率分布；概率输出模块通过全连接网络输出每个子载波的发送端码字组合的概率分布用于后续的网络编码。网络模型的损失函数使用多分类的交叉熵损失函数，在训练阶段，模型计算参数更新，样本和输出之间的差异将越来越少，直至阈值，标志着训练成功。