一种基于粗糙集信息决策系统的自适应O-OFDM符号分解噪声抑制方法

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一种基于粗糙集信息决策系统的自适应O-OFDM符号分解噪声抑制方法
申请号:CN202410938714
申请日期:2024-07-14
公开号:CN119420614B
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于粗糙集信息决策系统的自适应O‑OFDM符号分解噪声抑制方法,在系统接收端抑制加性高斯白噪声,包括:利用粗糙集理论的信息决策系统与不可分辨关系建立粗糙集理论噪声抑制模型;以接收端分解符号的时域抽样值构建信息决策系统,根据信息决策系统制定决策规则,分类决策出原本等于限幅门限与零值的时域抽样值;根据制定的决策规则导出不可分辨关系,利用不可分辨关系对信息决策系统进行属性约简,属性约简出处于限幅门限之间的时域抽样值并对其进行重构,最后按位合并相加,恢复出O‑OFDM符号。本发明提出利用粗糙集理论抑制自适应O‑OFDM符号分解的噪声,设计的抑制算法,不仅能够提高系统误码率性能,还能有效的降低算法复杂度。
技术关键词
信息决策系统 OFDM符号 噪声抑制方法 粗糙集理论 分类预处理 限幅噪声 接收端 信号特征 重构算法 发送端 光电检测器 驱动LED灯 正交振幅调制 算法运算量 OFDM技术
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