摘要
本发明提供一种基于数据增强的卷积循环网络信道均衡系统,涉及数字通信技术领域。该系统包括样本生成模块、基于卷积循环神经网络特征提取模块、数据增强训练模块以及判别模块。样本生成模块用于生成IQ时序信号,实现对信号特征的全面分析;特征提取模块用于捕获训练信号中的关键信息,同时进行降维和去噪,提升模型的计算效率和均衡性能;数据增强训练模块将单个样本作为一个批次送入神经网络训练,大大增加输入信号多样性和复杂性,使模型能学会适应更广泛的实际通信场景,从而进一步提升模型泛化能力和鲁棒性;判别模块利用测试集调整学习权重,将输出后的特征信息转换为对应的比特信息,满足在复杂通信环境下对信道均衡系统的要求。
技术关键词
卷积循环网络
信道均衡系统
卷积循环神经网络
样本
判别模块
特征提取模块
符号
神经网络训练
数据
加载器
标签
数字通信技术
判决门限值
时序
梯度下降算法
误码率
信号特征
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基因识别方法
差异表达基因
稻瘟病
样本
网络结构
剂量预测方法
生成对抗网络
残差模块
注意力
输入多尺度
热点检测方法
源节点
制程
集成电路计算机辅助设计技术
样本