基于深度学习和压缩感知辅助的编码方法及系统

本发明公开基于深度学习和压缩感知辅助的编码方法及系统，属于光传输技术领域；方法包括：对比特数据进行编码映射，使用AlexNet模型进行码本设计，每个码本通过五个卷积层训练后获得在当前环境下的误码率；对误码率最低的码本进行数据映射；对映射到码本上的数据信号进行压缩感知；压缩感知后的信号先经过OFDM调制，然后经过信号传输，接着进行信号解调，之后将信号重构后解映射为码本信号为码本信号，最后通过解码器将将码本信号解码为原始信号。将SCMA调制与卷积神经网络技术以及压缩感知技术结合，建立了SCMA的编码器和解码器，使误码率最小化，并使用了压缩感知理论处理信号，大大降低了需要采集、传输、处理的数据量，实现占用更少的子载波传输数据。