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基于卷积神经网络的自编码算法及其MIMO可见光通信系统
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Self-encoding algorithm based on convolutional neural network and MIMO visible light communication system thereof

申请号:202010135681.8 申请日:2020-03-02
CN202010135681
CN111342896A
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摘要:本发明公开一种基于卷积神经网络的自编码算法及其多输入多输出MIMO可见光通信系统,在发射端,将X(X为正整数)位数据用训练好的自编码器的编码模块进行编码,输出由n*n(n为正整数)的阵列组成的数据流,所述的n*n的阵列数据流驱动n*n的LED阵列,发出光信号;在接收端,接收阵列接收光信号后,再通过自编码器的解码模块进行解码,还原出原始数据。其中基于卷积神经网络的自编码器采用一个信息集合训练,依次取信息集合中的X位数据输入到该光通信系统训练其中的自编码器。该MIMO可见光通信系统简单可行,误码率低,具有广阔的应用前景。
Abstract: The invention discloses a self-encoding algorithm based on a convolutional neural network and a multiple-input-multiple-output MIMO visible light communication system thereof. At a transmitting end, X(X is a positive integer) bit data is encoded by using an encoding module of a trained auto-encoder, a data stream composed of an n * n (n is a positive integer) array is output, and the n * n arraydata stream drives an n * n LED array to send out an optical signal; and at a receiving end, after the receiving array receives the optical signals, decoding is carried out through a decoding module of the auto-encoder, and original data is restored. Wherein the auto-encoder based on the convolutional neural network is trained by adopting an information set, and X-bit data in the information set is sequentially input into the optical communication system to train the auto-encoder in the optical communication system. The MIMO visible light communication system is simple and feasible, is low inbit error rate, and has a wide application prospect.
申请人: 深圳市南科信息科技有限公司
Applicant: SHENZHEN NANKE INFORMATION TECH CO LTD
地址: 518000 广东省深圳市龙华区********(隐藏)
发明(设计)人: 关伟鹏 伍文飞 刘满喜
Inventor: GUAN WEIPENG; WU WENFEI; LIU MANXI
主分类号: H04B10/116(20130101)
分类号: H04B10/116(20130101) H04B10/50(20130101) H04B10/516(20130101) H04B10/60(20130101) G06N3/04(20060101)
  • 法律状态
2021-04-02  授权
2020-07-21  实质审查的生效IPC(主分类):H04B10/116
2020-06-26  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  1.一种基于卷积神经网络的自编码算法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤S1:在发射端,将X位待发送数据分成a组数据,为每组数据添加头部,形成a个子数据包,然后依次输入到已经训练好的自编码器的编码模块进行编码,输出a组由n*n的阵列组成的数据流,所述的n*n的阵列数据流驱动n*n大小的LED阵列,发出光信号,且每组数据流连续重复发送多次以弥补数据丢失问题,其中X、a、n为正整数;/n步骤S2:光信号通过空气从发射端传播到接收端;/n步骤S3:在接收端,接收阵列接收光信号后,通过自编码器的解码模块进行解码,首先找出数据包的头部,然后依次还原头部后的有效数据,并按时序组合有效数据,得到原始数据。/n
公开号  111342896A
公开日  2020-06-26
专利代理机构  44384 深圳市中科创为专利代理有限公司
代理人  彭涛 刘曰莹
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  202010135681  20200302 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
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注:不保证该信息的有效性、完整性、准确性,以上信息也不具有任何效力,仅供参考。使用前请另行委托专业机构进一步查核,使用该信息的一切后果由用户自行负责。
X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
Y:与检索报告中其他 Y类文件组合后影响权利要求的创造性的文件;
A:背景技术文件,即反映权利要求的部分技术特征或者有关的现有技术的文件;
R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
  • 期刊对比文献
类型 阶段 期刊文摘名称 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
SEA  《2018 IEEE 3rd Optoelectronics Global Conference (OGC)》  Weipeng Guan等  High Speed Novel Hybrid Modulation Technique of Visible Light Communication Based on Artificial Neural Network Equalizer  1-5  全文 
WEIPENG GUAN等: "High Speed Novel Hybrid Modulation Technique of Visible Light Communication Based on Artificial Neural Network Equalizer", 《2018 IEEE 3RD OPTOELECTRONICS GLOBAL CONFERENCE (OGC)》 
SEA  《中国激光》  关伟鹏等  基于神经网络的可见光通信接收系统的研究  1-2  全文 
关伟鹏等: "基于神经网络的可见光通信接收系统的研究", 《中国激光》 
  • 书籍对比文献
类型 阶段 书名 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数