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
系统为您推荐了相关专利信息
姿态控制模块
机器人系统
特征提取单元
压力监测单元
机械臂
动态补偿器
编队控制系统
跟踪误差信号
障碍物
拉格朗日系统
优化控制方法
故障恢复策略
链路
动态权重分配
机器学习模型
压缩感知重建算法
三维形貌特征
多模态
融合特征
权重分配机制