摘要
本发明涉及一种强时敏目标场景下的多源瞬时饱和数据压缩方法,属于数据压缩技术领域。本发明通过多级分层架构设计,实现数据的高效压缩。该方法通过时序分析和深度学习模型提取数据关键特征,基于传感器数据的重要性与变化特性,动态选择压缩策略,满足强时敏目标场景中的实时性需求。
技术关键词
数据压缩方法
卡尔曼滤波器
深度学习网络提取
深度学习特征提取
深度学习模型
智能流量控制
动态评估系统
时序分析方法
字典学习方法
场景
状态转移模型
动态资源分配
信号
噪声
数据压缩技术
线性插值方法
数据融合方法
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