一种基于通信干扰智能识别的链路抗干扰预处理方法

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一种基于通信干扰智能识别的链路抗干扰预处理方法
申请号:CN202410856519
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118869119A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本说明书提供了一种基于通信干扰智能识别的链路抗干扰预处理方法,涉及无线通信和人工智能领域。该方法针对不同的干扰类型,对OFDM干扰信号进行数据建模,批量生成叠加各类型干扰的OFDM信号数据,构造训练数据集;对叠加各类型干扰的OFDM信号进行功率谱密度求解处理、降维处理,获取频域序列特征;根据叠加不同干扰类型的OFDM信号的频域序列特征,训练轻量级深度卷积神经网络模型;将采集到的实时OFDM信号进行频域序列特征提取,并将频域序列特征输入至轻量级深度卷积神经网络模型,得到实时OFDM信号对应的干扰类型。解决了当前算法对OFDM通信系统中常见干扰类型识别准确率低,且算法复杂度高,难以满足在线实时识别需求的问题。
技术关键词
深度卷积神经网络模型 序列特征 浅层特征提取 深层特征提取 Softmax函数 信号 频域特征提取 数据 隐式特征 OFDM通信系统 模型训练模块 时域特征 转发式干扰 优化网络参数 ReLU函数 批量 扫频干扰 非线性
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