[发明专利]一种融合压缩感知与人工神经网络的扩频信号参数估计方法在审
| 申请号： | 202211670278.0 | 申请日： | 2022-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN115865126A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 刘锋;蒋英海;崔荣升;马超群 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | H04B1/707 | 分类号： | H04B1/707;H04B1/709;H04B1/713;H04K1/00;H04B17/309;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海河教育园*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信领域。扩频技术将原始的基带信号扩展到更宽的频带，使得扩展后的信号具有很好的抗拦截能力。扩频信号的宽频带特性所带来的高采样率增加了参数估计的实现难度。针对现有技术所面临的问题与挑战，本发明公开了一种融合压缩采样与人工神经网络的扩频信号参数方法。一方面，压缩采样能够利用信号的冗余性，以较低的采样率获取信号中的有效参数信息；另一方面，深度神经网络在提取数据特征方面具有高效准确的特点。通过对压缩采样与参数估计网络的整体训练，实现两者的有效配合，进而实现以较低采样率对扩频信号参数的准确估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 压缩 感知 人工 神经网络 信号 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
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