基于深度压缩感知的电磁环境重构方法及相关设备

本公开提供一种基于深度压缩感知的电磁环境重构方法及相关设备。所述方法包括：获取电磁环境样本数据，并从所述电磁环境样本数据中确定数据集，对所述数据集进行压缩采样处理得到样本数据；通过梯度加速优化算法进行初步压缩重构，根据所述样本数据对当前估计值进行梯度计算得到所述当前估计值的当前梯度；通过挤压激励稠密卷积网络进一步压缩重构，根据所述当前梯度对所述当前估计值进行更新处理得到更新估计值；响应于确定更新次数达到预设的更新次数阈值，将所述梯度加速优化算法和所述挤压激励稠密卷积网络构成的深度压缩重构模型作为训练完成的目标电磁环境重构模型，从而将离散分布的电磁环境采样数据重构成连续分布的频谱信息分布图。