[发明专利]一种基于深度学习的实时信号序列检测方法有效
| 申请号： | 202010532080.0 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111711585B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 孙黎;陈磊 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04L25/03 | 分类号： | H04L25/03;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 王晶 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的实时信号序列检测方法，信号接收器在对接收信号进行预处理以后，输入实时信号检测器中。该实时信号检测器使用滑动时窗的方法实现信号实时检测，信号检测单元使用匹配各符号之间信息相似度的方式，对各符号信息进行加权组合来进行序列检测。在匹配运算中，神经网络在各个符号的判决中加入了时变的距离系数，充分考虑到符号之间的位置信息，保证了信号检测的准确性。该方法可以相对于普通的BRNN神经网络在保证准确率的基础上，实现序列信号实时检测，并显著提升运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 实时 信号 序列 检测 方法 | ||
【主权项】：
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