摘要
本说明书实施例公开了一种信道均衡模型训练方法、衰落信号的均衡处理方法及装置,该方法包括:对原始信号仿真生成样本数据集;选取基于混合注意力机制的初始模型;将样本数据集中训练样本数据输入初始模型,利用双支路编码器对衰落信号进行全方面特征信息的提取,以及利用解码器对特征信息进行升维,输出重构信号;基于重构信号与训练样本数据中无噪声信号的SmoothL1Loss损失值,对初始模型进行反复迭代、调整学习率确定模型参数,得到训练好的信道均衡模型。从而,高效实现信号重建,达成信道均衡的目的,且提升模型训练速度,提高后续信号传输效率。
技术关键词
编码块
注意力机制
模型训练方法
支路
训练样本数据
编码器
信号
生成样本数据
解码器
瑞利衰落信道
时序特征
无噪声
多层感知网络
重构
矩阵
通道
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融合特征
样本
注意力机制
训练深度学习模型
资源推荐方法
异常检测方法
输出特征
卷积模块
图像
注意力机制
声表面波谐振器
深度学习预测
耦合模理论
电磁仿真
训练神经网络模型
翻译模型训练方法
文档翻译方法
平行语料库
文本
格式