摘要
本发明属于无线通信中的信道认知领域,涉及一种基于同步码的信道场景识别方法及系统。方法包括:采集无线接收机中的基带信号,捕获同步码作为信道场景的观测样本;对同步码进行长周期的间隔性捕获,并在每次捕获后计算观测样本均值,保存为信道数据样本;将每次捕获并计算得到的信道数据样本输入到预先训练并优化好的深度学习网络模型中,根据模型的输出结果更新信道场景识别结果。方法优势在于:通过对同步码的长周期间隔捕获和分析,实现更高效的信道场景识别,并简化系统的实现难度;创造性地将信道特征识别问题转换为接收信号识别问题,消除传统方法中复杂的人工特征提取步骤,结合深度学习技术,智能地学习更为精确且抽象的信道特征表示,提高信道场景识别的准确性和效率;无需对发射端做任何修改,灵活适用于各种现有无线通信系统,增强信道场景识别方法的实用性和适应性。识别结果可以用于各种后续处理,如动态调整通信参数和优化传输策略,从而提升通信系统的整体性能和环境适应性。
技术关键词
模型训练方法
场景识别方法
深度学习网络模型
样本
数据存储模块
场景识别系统
无线接收机
构建深度学习网络
信号
信道特征
识别模块
多普勒
信道冲激响应
数学模型
深度学习技术
周期
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电池传感器
多层感知器
数据
网络
分类方法
电信号
多标签分类技术
噪声抵消技术
内科
预训练语言模型
线性分类器
最大化准则
文本
对抗性
时间段
客流预测方法
训练样本数据
粒子群优化算法
矩阵