[发明专利]一种基于机器学习的无线信道数据去噪方法有效
| 申请号： | 202210021766.2 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114362851B | 公开（公告）日： | 2023-02-21 |
| 发明（设计）人： | 米航;艾渤;何睿斯;马张枫;杨汨;孙桂琪;刘昌柱;钟章队 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | H04B17/30 | 分类号： | H04B17/30;H04B17/391;H04L25/02;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的无线信道数据去噪方法。该方法包括：获取信道测量场景中的信道冲激响应数据序列；构建双向循环神经网络，将所述信道测量场景中的信道数据序列输入到所述双向循环神经网络中进行训练，得到训练好的双向循环神经网络；将待去噪的信道数据输入到所述训练好的双向循环神经网络，双向循环神经网络输出去噪后的信道冲激响应数据。本发明通过对双向循环神经网络进行训练，从而准确、快速地去除信道数据中的噪声，进而有效提高信道特性参数分析的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 无线 信道 数据 方法 | ||
【主权项】：
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