摘要
本发明涉及水声通信与信号技术领域,公开了一种基于混合神经网络的脉冲噪声参数估计方法,步骤一、构建非高斯参数估计的非线性映射模型;步骤二、建立噪声样本数据库;步骤三、建立基于混合神经网络噪声参数估计器;步骤四、网络训练和线上部署:通过噪声训练样本集分别进行网络训练,网络训练后保存网络参数,进行线上部署应用;步骤五、接收实测噪声样本进行参数离线估计,得到噪声参数,反馈给通信接收机;步骤六:通信接收机利用接收到的噪声参数设计信号检测器,优化脉冲噪声下的信号检测效果;本方案利用混合神经网络实现小样本、快速精确的参数估计,适用于脉冲噪声下通信系统的噪声参数估计模块的有效部署。
技术关键词
参数估计方法
脉冲噪声
噪声样本
高斯混合噪声
通信接收机
噪声参数
噪声模型
概率密度函数
参数估计器
时序特征
信号检测器
稳态噪声
网络
训练样本集
下通信系统
非线性
非高斯噪声
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自动识别方法
信号
端点检测算法
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短时傅里叶变换
噪声样本
模型训练方法
标签
文本图像处理技术
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多模态特征
交叉注意力机制
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人工智能大数据
三维点云数据
多模态数据融合
分类方法
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