[发明专利]一种基于深度神经网络的跳频信号检测与参数估计方法有效
| 申请号： | 202010645400.3 | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111832462B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李智;代华建;王宇阳;吴俊;李健 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;H04B1/713 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的跳频信号检测与参数估计方法，属于图像识别领域，可用于跳频信号检测与参数估计。包括以下步骤：1）跳频信号数据的生成和采集；2）将跳频信号数据按照调制方式，信噪比，调频频率等参数进行分类整理；3）把分类的跳频信号生成时频分布瀑布图，生成图像数据集；4）构建SSD模型；5）把生成好的时频瀑布图打上标签作为SSD目标检测框架模型的输入进行训练；6）把训练好的模型用于测试集完成跳频信号检测与参数估计；7）针对时频瀑布图的噪声问题，继续进行基于k_means聚类的时频瀑布图修正；8）进行时频瀑布图修正前后性能的比较分析；本发明对跳频信号检测率高且参数估计精确，对跳频信号的处理具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 信号 检测 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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