[发明专利]复杂频谱环境混合信号的分离方法有效
| 申请号： | 201910810854.9 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110610717B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 余湋;马松;张毅;刘田;陈霄南;王军 | 申请（专利权）人： | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) |
| 主分类号： | G10L21/0224 | 分类号： | G10L21/0224;G10L21/0232;G10L21/0272;G10L25/27;G10L25/45 |
| 代理公司： | 成飞(集团)公司专利中心 51121 | 代理人： | 郭纯武 |
| 地址： | 610036 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种复杂频谱环境混合信号的分离方法，利用本发明可以解决复杂频谱环境下高度重叠多种混合信号分离问题。具有如下技术特征：基于语义分割神经网络的经典结构U‑Net，采用由降采样模块组成的降采样编码网络相连和由升采样模块组成的升采样编码网络，通过降采样编码网络压缩数据特征，再通过升采样编码网络恢复数据尺寸；接收机对接收到的混合信号的IQ两路数据进行时域加窗和频谱重建处理，基于时域加窗进行频谱重建，对时域加窗后的信号做长度为N的快速傅里叶变换FFT，并计算其幅度，完成频谱重建；在接收机完成混合信号的时域加窗和频谱重建后，IQ两路数据与幅度谱组成张量数据作为网络输入，得到目标信号的IQ两路与幅度谱数据；在高斯噪声环境下，基于U‑Net改进的语义分割网络在接收数据中学习信号特征，从混合信号中并行分离目标信号的复基带IQ两路以及幅度谱数据，恢复出源信号。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂 频谱 环境 混合 信号 分离 方法 | ||
【主权项】：
1.一种复杂频谱环境混合信号的分离方法，具有如下技术特征：基于语义分割神经网络的经典结构U-Net，采用由降采样模块组成的降采样编码网络相连和由升采样模块组成的升采样编码网络，通过降采样编码网络压缩数据特征，再通过升采样编码网络恢复数据尺寸；接收机对接收到的混合信号的IQ两路数据进行时域加窗和频谱重建处理，基于时域加窗进行频谱重建，对时域加窗后的信号做长度为N的快速傅里叶变换FFT，并计算其幅度，完成频谱重建；在接收机完成混合信号的时域加窗和频谱重建后，IQ两路数据与幅度谱组成张量数据作为网络输入，得到目标信号的IQ两路与幅度谱数据；在高斯噪声环境下，基于U-Net改进的语义分割网络在接收数据中学习信号特征，从混合信号中并行分离目标信号的复基带IQ两路以及幅度谱数据，恢复出源信号。/n
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