摘要
本发明涉及信号检测技术领域,特别涉及一种自编码器的星地信道检测带宽延展方法。方法包括:对时域数据信号进行预处理,得到功率谱密度数据;利用预设的频谱预测网络模型,提取功率谱密度数据的功率谱密度特征,其中,预设的频谱预测网络模型由宽带数据训练全连接神经网络得到;基于功率谱密度特征,利用预设的频谱预测网络模型,预测并补全残余频谱信号中缺失的部分,恢复原始频谱形状。由此,通过在离线训练中学习宽带数据的频谱,并在提取频谱特征后,利用全连接神经网络实现残余频谱检测以及频谱预测补全,解决了现有技术受限于ADC接收采样速率、宽带分辨率等因素而导致频谱预测结果不准确的问题,提升频谱预测精度。
技术关键词
预测网络模型
延展方法
功率谱密度估计
神经网络模型
编码器
数据
傅里叶变换处理
信道特征
样本
模数转换器
信号检测技术
分段
延展装置
处理器
训练集
计算机程序产品
频谱特征
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磁编码器
检测点
精度补偿方法
移动件
精度补偿装置
图像识别算法
评测方法
鲁棒性
样本
离散余弦变换
图像生成模型
关键词
嵌入特征
图像解码器
文本编码器
水下机器人作业
预测风险值
风险预测方法
风险预测模型
因子
缺陷预测方法
BP神经网络模型
钢铁
灰度特征
图像处理