一种基于机器学习的通信信号干扰优化系统及方法

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一种基于机器学习的通信信号干扰优化系统及方法
申请号:CN202411697912
申请日期:2024-11-26
公开号:CN119584164A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的通信信号干扰优化系统及方法,系统包括:信道数据采集模块,对通信环境中的信道数据进行采集,构建信道数据组,并将信道数据组传输到数据处理与特征提取模块;数据处理与特征提取模块,用于实时接收信道数据组,并将信道数据组进行预处理和多重特征工程处理,获取信道特征集和信号质量数据集;机器学习模型模块,用于构建多层次模型,并对构建的多层次模型进行训练;自适应信道选择优化模块,利用机器学习模型模块传送的训练数据进行干扰预测分析,触发多重信道切换机制;迭代优化模块,用于在初次信号选择后,通过信号干扰检测设备组,实时采集干扰数据,对当前信道信号质量进行评估和优化,生成迭代机制。
技术关键词
信道特征 空间信道相关系数 机器学习模型 设备组 信号 多层次 特征提取单元 深度神经网络 多阶段 特征提取模块 延迟扩展时间 历史信道数据 比特错误率 数据采集模块 特征工程 机制 集成学习模型 多项式特征
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