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申请/专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习网络预测的不确定性的抗干扰方法，从接收机获得信道增益gt并且存储到G，将gt反馈至神经网络来预测信道增益再次，计算信道增益间隔dt‑Δt并且存储到D中，计算平均值在误码率条件下，确定编码方案可用集合{MCS1,MCS2,…,MCSn},n≤M，按照传输速率值从最大到最小排序；比较信道增益间隔dt‑Δt与选择可用集中的MCS，当达到最大循环次数时，算法结束。本发明模型完备，物理意义清晰，在不影响吞吐量的条件下提高了系统的鲁棒性。
主权项：1.一种基于深度学习网络预测的不确定性的抗干扰方法，其特征在于，步骤如下：步骤1，建立基于深度学习网络预测的不确定性的抗干扰的模型；步骤2，初始化信道增益池预测间隙池和每次通信的时间间隔Δt，初始化神经网络随机权重θ；步骤3，从接收机获得信道增益gt并且存储到G，将gt反馈至神经网络来预测信道增益步骤4，计算信道增益间隔dt-Δt并且存储到D中，并计算信道增益间隔平均值步骤5，针对编码方案集合{MCS1,MCS2,...,MCSM}，计算每个编码方案对应的传输速率值步骤6，确定满足误码率要求的可用编码方案，按传输速率值由大到小进行排序，比较信道增益间隔dt-Δt与当预测不确定性较大时，采用保守策略满足误码率要求；当预测结果更确定时，采用传输速率高的MCS来提高通信吞吐量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军陆军工程大学 一种基于深度学习网络预测的不确定性的抗干扰方法
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