一种基于可调节自编码器的自适应调制解调方法技术

本发明专利技术属于通信技术领域，具体提供一种基于可调节自编码器的自适应调制解调方法，用以解决基于自编码器的调制解调方法中存在的诸多问题。本发明专利技术在自编码器(AE)的基础上引入调节模块(编码自适应调节模块与解码自适应调节模块)，构成可调节自编码器，基于该可调节的自编码器，本发明专利技术在克服信道和非理想特性建模困难的前提下，能够使用单个自编码器自适应不同的信道条件和非理想特性，大幅减少网络开销，节约运算和存储成本，并获得比QAM和传统自编码器更好的性能；在此基础上，本发明专利技术进一步提出基于查找表的参数更新方法，进一步降低了运算和存储复杂度，提高了本发明专利技术的实际可行性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于通信，具体提供一种基于可调节自编码器的自适应调制解调方法。

技术介绍

1、随着通信技术持续进步，研究人员对于b5g(beyond 5g)和6g技术的探索也不断深入，其中，太赫兹通信技术被视为核心技术之一，它在带来超大频谱的同时也面临不少挑战，重要问题之一便是太赫兹器件中存在的一些非理想特性，例如：同相/正交(i/q)不平衡、相位噪声以及功放非线性等，这些特性通常会受到工作环境的影响而难以通过数学模型准确描述，从而严重影响到系统的整体表现。此外，太赫兹波在传输过程中会受到各种因素的影响，如大气湿度、收发设备的对齐度以及物体表面的反射率等，这为制定一个普遍适用的信道模型带来了不小的挑战。

2、近年来，基于深度学习的方法被广泛用于研究物理层的各个方面，该方法利用实际数据学习得到最佳收发器，从而提高传输性能。通常，基于深度学习的通信系统被公式化为自动编码器(auto-encoder，ae)，以端到端的方式进行联合优化，并采用正交幅度调制(quadrature amplitude modulation,qam)，将发送信息映射为独立的同相和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于可调节自编码器的自适应调制解调方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于可调节自编码器的自适应调制解调方法，其特征在于，在加性高斯白噪声(AWGN)场景下，外部信息采用信噪比(Es/N0)；在非理想特性场景下，外部信息为IQ不平衡度。

3.根据权利要求2所述基于可调节自编码器的自适应调制解调方法，其特征在于，步骤2中，在非理想特性场景下，离线训练过程中，针对每一个训练样本匹配设置最优信噪比，相同相位不匹配参数的训练样本设置相同最优信噪比；针对每一个相位不匹配参数，其最优信噪比具体为：

4.根据权利要求1所述基于可调节自编码...

【技术特征摘要】

1.一种基于可调节自编码器的自适应调制解调方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于可调节自编码器的自适应调制解调方法，其特征在于，在加性高斯白噪声(awgn)场景下，外部信息采用信噪比(es/n0)；在非理想特性场景下，外部信息为iq不平衡度。

3.根据权利要求2所述基于可调节自编码器的自适应调制解调方法，其特征在于，步骤2中，在非理想特性场景下，离线训练过程中，针对每一个训练样本匹配设置最优信噪比，相同相位不匹配参数的训练样本设置相同最优信噪比；针对每一个相位不匹配参数，其最优信噪比具体为：

4.根据权利要求1所述基于可...

【专利技术属性】
技术研发人员：何奇，谭樽，车博，陈智，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：