基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法

本发明涉及基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法，包括：S1、经过光纤传输的光信号经过解调后，从接收端的接收信号中提取训练序列；S2、根据Volterra滤波器的结构为训练序列构建特征向量，并构建训练集；S3、将训练集输入SVM训练器，通过计算得到最优超平面；S4、提取最优超平面的法向量作为权重系数，并将其迁移至Volterra滤波器中作为抽头系数；S5、将待测信号序列输入S4的Volterra滤波器，并对Volterra滤波器的输出进行判决以实现信道均衡。本发明将最优超平面的法向量迁移至Volterra滤波器，无需自适应算法更新滤波器的抽头系数，降低计算复杂度。

《基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法》是一发明专利，专利号为 2020115791646，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为习雨;王晨宇;毕美华;何美霖;卢旸;杨国伟;周雪芳;胡淼，申请日期为2020-12-28，公开（公告）日期为2024-05-28，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2411 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：光通信技术云计算高清视频虚拟现实短距离光传输SVM训练计算低带宽高速光通信系统传输数字信号电NRZ信号光NRZ信号。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法，包括：S1、经过光纤传输的光信号经过解调后，从接收端的接收信号中提取训练序列；S2、根据Volterra滤波器的结构为训练序列构建特征向量，并构建训练集；S3、将训练集输入SVM训练器，通过计算得到最优超平面；S4、提取最优超平面的法向量作为权重系数，并将其迁移至Volterra滤波器中作为抽头系数；S5、将待测信号序列输入S4的Volterra滤波器，并对Volterra滤波器的输出进行判决以实现信道均衡。本发明将最优超平面的法向量迁移至Volterra滤波器，无需自适应算法更新滤波器的抽头系数，降低计算复杂度。

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