一种基于深度学习的信号噪底估计方法
基本信息
| 申请号 | CN202010734866.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111885624A | 公开（公告）日 | 2020-11-03 |
| 申请公布号 | CN111885624A | 申请公布日 | 2020-11-03 |
| 分类号 | H04W24/02(2009.01)I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 李建清;黄浩 | 申请（专利权）人 | 成都海擎科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 610094四川省成都市高新区天府三街69号1栋24层2418号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的信号噪底估计方法，包括以下步骤：根据真实宽带功率谱中噪底信号变化规律，模拟产生一维宽带功率谱信号训练样本，将训练样本按比例分成训练集和验证集；设计基于深度卷积自编码器的一维深度卷积神经网络结构；将模拟产生的训练样本幅值进行归一化处理，并将训练集和验证集输送给卷积神经网络进行迭代训练，综合损失大小和评价结果，调整网络结构和参数，保存训练好的网络模型；将采集到的真实宽带功率谱幅值归一化处理，并记录功率谱最小幅值和幅值跨度，将归一化后的数据输送给训练好的网络模型进行计算，将结果结合归一化过程记录的真实功率谱的最小幅值和幅值跨度，计算得到最终真实功率谱的噪底估计大小。 |
