[发明专利]信源数量检测方法及装置有效
| 申请号： | 201910925423.7 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110690930B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 高飞飞;杨玉雯 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | H04B17/27 | 分类号： | H04B17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 杨明月 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种信源数量检测方法及装置，该方法包括：根据天线接收信号，进行特征提取，得到天线接收信号的特征向量；将所述特征向量输入至预设的深度神经网络模型，根据所述深度神经网络模型的输出结果，获取所述天线接收数据中的信源数量；其中，所述深度神经网络模型根据带有信源数量标签的天线接收信号的样本训练后得到。特征向量中包含了信源数量的对应特征，预设的神经网络模型根据带有信源数量的天线接收信号样本训练后得到，能够输出信源数量的识别结果，从而实现快速而准确的信源数量检测。训练好的深度神经网络网络能够实现高效率、高精度和高鲁棒性的信源数量检测，并且与目前的方法相比具有较低的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 信源 数量 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种信源数量检测方法，其特征在于，包括：/n根据天线接收信号，进行特征提取，得到天线接收信号的特征向量；/n将所述特征向量输入至预设的深度神经网络模型，根据所述深度神经网络模型的输出结果，获取所述天线接收数据中的信源数量；/n其中，所述深度神经网络模型根据带有信源数量标签的天线接收信号的样本训练后得到。/n
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