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本发明属于太赫兹通信系统中的信号检测技术领域,具体来说是一种基于深度学习的太赫兹信号检测方法。本发明涉及深度学习、信号检测、太赫兹系统通信等理论框架。本发明研究了太赫兹系统中利用深度学习的DNN网络替代传统信号检测模块后的误码率(BER)性能,其中DNN可以通过线下训练学习通信数据中的特征,最终得到一个较好的模型,并对信号进行检测。本发明考虑了太赫兹通信系统中硬件损伤对信号检测的影响,并通过仿真证明本发明具有较好的检测性能。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112350791 B
(45)授权公告日 2022.02.08
(21)申请号 202011171787.X WO 2019200289 A1
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