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专利名称：一种基于机器学习的物理层可见光通信方法专利类型：发明专利
发明人：马帅,曹雯,代佳辉,张凡,贺阳,李世银申请号：CN201811554831.8申请日：20181219公开号：CN109660297A公开日：20190419
摘要：本发明公开了一种基于机器学习(machine learning，ML)的物理层可见光通信方法，建立了端到端的可见光通信系统，传输距离为0cm～140cm。在此基础上，将接收到的数据采样后转换为向量，并收集到数据集中。研究了基于ML的解调方法，包括卷积神经网络(CNN)、深置信网络(DBN)、自适应增强(AdaBoost)的性能。特别地，本发明提出了一种用二维图像表示调制信号的方法。此外，还研究了调制方式、数据矢量维数和训练集大小对性能的影响。最后计算了不同调制方案的有效速率，结果表明应根据信噪比选择不同的调制方案。
申请人：中国矿业大学
地址：221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号
国籍：CN
代理机构：江苏圣典律师事务所
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