[发明专利]基于深度学习的分布式压缩感知信号重构方法在审
申请号: | 202210552263.8 | 申请日: | 2022-05-20 |
公开(公告)号: | CN114970622A | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 王钢;李晓东;高玉龙 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人: | 时起磊 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 基于深度学习的分布式压缩感知信号重构方法,具体涉及一种通信信号在压缩采样下的分布式压缩感知信号的重构方法,本发明为解决由于真实场景中的稀疏信号之间并不完全是联合稀疏的,导致传统分布式压缩感知重构方法在应用时重构误差大,准确率低的问题。获取信号,对信号进行处理,得到信号的压缩采样后的测量向量;建立模型,模型依次包括注意力机制层,GRU网络层、Softmax层和稀疏向量计算层,将所述压缩采样后的测量向量输入模型内进行训练,并将支撑集初始化为空集,输出稀疏向量,得到训练好的模型;将待重构的信号的压缩采样后的测量向量输入训练好的模型内,输出稀疏向量。属于信号处理技术领域。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 学习 分布式 压缩 感知 信号 方法 | ||
【主权项】:
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