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龙图腾网恭喜灿芯半导体(苏州)有限公司申请的专利基于码本先验知识的SCMA-VLC系统深度学习检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118890101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410941444.9，技术领域涉及：H04B10/69；该发明授权基于码本先验知识的SCMA-VLC系统深度学习检测方法是由蔡滋恒;吴树伟;庄志青设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于码本先验知识的SCMA-VLC系统深度学习检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于码本先验知识的SCMA‑VLC系统深度学习检测方法，涉及可见光通信技术领域，包括：发射端的用户比特信息经SCMA编码得到叠加码字，SCMA叠加码字在直流偏置光正交频分复用调制方案下转化为非负实数信号，并驱动LED发送光信号；接收端接收到的光信号被光电二极管采集并转换为电信号后进行DCO‑OFDM解调，最后采用基于码本先验知识的深度学习检测网络对接收信号进行处理，实现用户比特信息恢复。本发明采用一个降噪和检测一体化网络，增强网络信号特征的提取能力，从而减轻LED非线性失真和系统噪声对多用户检测性能的影响，以解决传统MPA检测算法抗信号非线性失真的能力有限，导致系统在较大非线性失真的情况下多用户检测性能降低的问题。

本发明授权基于码本先验知识的SCMA-VLC系统深度学习检测方法在权利要求书中公布了：1.基于码本先验知识的SCMA-VLC系统深度学习检测方法，其特征在于，该深度学习检测方法包括：发射端的用户比特信息经SCMA编码得到叠加码字，SCMA叠加码字在直流偏置光正交频分复用调制方案下转化为非负实数信号，并驱动LED发送光信号；接收端接收到的光信号被光电二极管采集并转换为电信号后进行直流偏置光正交频分复用解调，最后采用基于码本先验知识的深度学习检测网络对接收信号进行处理，以进行用户比特信息恢复；所述采用基于码本先验知识的深度学习检测网络对接收信号进行处理，具体为：采用深度学习检测网络对接收信号进行降噪和多用户检测一体化处理，以降低噪声对信号检测的干扰，增强网络信号特征的提取能力，使得在非线性失真情况下具有更好的多用户检测性能；所述基于码本先验知识的深度学习检测网络，包括：将多用户检测转换为一个多输出分类问题，log2M位用户输入比特信息bj构成M个类别，每个输出用于一个用户相应输入比特信息的判决；所提出的网络以深度学习检测网络为基础结构，由一个降噪子网络和J个用户子网络组成；所述降噪子网络用于重建接收信号中原始的无噪声SCMA叠加码字，以降低噪声对后续多用户检测的干扰；其中，降噪子网络包含5个全连接隐藏层，每个全连接隐藏层后加入批归一化操作和ReLU激活函数；所述用户子网络用于各用户发送比特信息的检测，其包含2个全连接隐藏层和1个全连接输出层。

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