[发明专利]欠采样跳频通信信号深度学习恢复方法有效
| 申请号： | 202010613485.7 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111680666B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 齐佩汉;王凡;周涛;谢爱平;梁琳琳;周小雨;李赞;王丹洋;关磊;都毅;毛维安 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06N3/0464;G06F17/14;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/24 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 程晓霞;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了欠采样跳频通信信号深度学习恢复方法，解决了现有技术中信号恢复方法计算复杂度高，计算效率较低，重构精度低的问题。实现步骤为：构建卷积神经网络和变分自编码器网络，引入新的网络结构和参数设置，构建最优的神经网络结构；跳频信号线性测量；数据预处理，用分离复数的实部和虚部的数据预处理方式，得到输入神经网络的数据格式；训练卷积神经网络和变分自编码器网络；跳频信号恢复。本发明构建权值共享，稀疏连接的两个网络，用数据预处理方式，得到输入神经网络的数据格式，通过训练好的最优神经网络结构和参数设置重构原始跳频信号。大幅度提高了信号恢复的准确率，降低了重构的误差和计算复杂度，用于跳频通信系统。 | ||
| 搜索关键词： | 采样 通信 信号 深度 学习 恢复 方法 | ||
【主权项】：
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