[发明专利]基于动态多核带宽广义回归神经网络算法的宽频段发信机非线性建模方法有效
| 申请号： | 201810648237.9 | 申请日： | 2018-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN108768550B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 陈章;张江;姚富强;魏志虎;周强;陈剑斌;朱蕾;何攀峰 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/13 | 分类号： | H04B17/13;H04B17/12;H04B17/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385 | 代理人： | 程华 |
| 地址： | 210007*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态多核带宽广义回归神经网络算法的宽频段发信机非线性建模方法，包括如下步骤：搭建测试平台，测量并记录宽频段发信机全工作频段的非线性特征，收集测试信号的输入、输出幅度和相位值，以及对应的载波频率；根据载波频率对信号样本进行分段处理，利用幅度非均匀量化技术对输入信号的幅度进行量化，并通过动态记忆指纹技术来实现动态非线性指纹样本数据集的构建；使用动态非线性指纹样本数据集训练广义回归神经网络，结合最优化算法得到动态多核带宽广义回归神经网络模型，实现对宽频段发信机全频段非线性特征建模。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 多核 带宽 广义 回归 神经网络 算法 宽频 发信 非线性 建模 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于动态多核带宽广义回归神经网络算法的宽频段发信机非线性建模方法，包括如下步骤：搭建测试平台，测量并记录宽频段发信机全工作频段的非线性特征，收集测试信号的输入、输出幅度和相位值，以及对应的载波频率；根据载波频率对信号样本进行分段处理，利用幅度非均匀量化技术对输入信号的幅度进行量化，并通过动态记忆指纹技术来实现动态非线性指纹样本数据集的构建；使用动态非线性指纹样本数据集训练广义回归神经网络，结合最优化算法得到动态多核带宽广义回归神经网络模型，实现对宽频段发信机全频段非线性特征建模。
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