[发明专利]基于深度学习提高仪器矢量信号分析性能的处理方法有效
| 申请号： | 201811543273.5 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109583575B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 蒋政波;刘景鑫;洪伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学;上海创远仪器技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0499 | 分类号： | G06N3/0499;H04B17/21;H04B17/29 |
| 代理公司： | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人： | 王洁;郑暄 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习提高仪器矢量信号分析性能的处理方法，包括(1)将经过非理想的分析仪射频接收机的失真信号进行ADC采样得到序列y，并引入前馈神经网络对y的硬件失真进行补偿(2)根据信号的调制类型和相应星座图的位置对数据序列y进行解析，估计信号要传送的码元序列数据s，并根据具有L层的多层感知器神经网络MLP估计误差ε；(3)根据具有L层的多层感知器神经网络MLP通过激活函数得到MLP输出层；(4)将所述的MLP输出层的输出结果校正y得到最终测量符号。(5)通过训练数据集以及使用反向传播算法BP训练得到MLP的权重集。采用了该方法，拟合出仪器接收机失真的数学特性，进而对失真进行校正，能够保留原本输入信号的特性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 提高 仪器 矢量 信号 分析 性能 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习提高仪器矢量信号分析性能的处理方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：(1)将经过非理想的分析仪射频接收机的失真信号进行ADC采样得到序列y，并引入前馈神经网络对y的硬件失真进行补偿；(2)根据信号的调制类型和相应星座图的位置对数据序列y进行解析，估计信号要传送的码元序列数据s，并根据具有L层的多层感知器神经网络MLP估计误差ε；(3)根据具有L层的多层感知器神经网络MLP通过激活函数得到MLP输出层；(4)将所述的MLP输出层的的输出结果校正y得到最终测量符号；(5)通过训练数据集以及使用反向传播算法BP训练得到MLP的权重集。
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