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申请/专利权人：北京遥感设备研究所
摘要：本说明书提供了一种基于通信干扰智能识别的链路抗干扰预处理方法，涉及无线通信和人工智能领域。该方法针对不同的干扰类型，对OFDM干扰信号进行数据建模，批量生成叠加各类型干扰的OFDM信号数据，构造训练数据集；对叠加各类型干扰的OFDM信号进行功率谱密度求解处理、降维处理，获取频域序列特征；根据叠加不同干扰类型的OFDM信号的频域序列特征，训练轻量级深度卷积神经网络模型；将采集到的实时OFDM信号进行频域序列特征提取，并将频域序列特征输入至轻量级深度卷积神经网络模型，得到实时OFDM信号对应的干扰类型。解决了当前算法对OFDM通信系统中常见干扰类型识别准确率低，且算法复杂度高，难以满足在线实时识别需求的问题。
主权项：1.一种基于通信干扰智能识别的链路抗干扰预处理方法，其特征在于，包括：根据场景需求及不同的干扰类型，对OFDM干扰信号进行数据建模，批量生成叠加各类型干扰的OFDM信号数据，并根据所述叠加各类型干扰的OFDM信号数据，构造训练数据集；基于所述训练数据集，对叠加各类型干扰的OFDM信号进行功率谱密度求解处理、降维处理，获取叠加各类型干扰的OFDM信号的频域序列特征；根据不同的干扰类型及叠加各类型干扰的OFDM信号的频域序列特征，训练轻量级深度卷积神经网络模型；将采集到的实时OFDM信号进行频域序列特征提取，并将实时OFDM信号对应的频域序列特征输入至完成训练的轻量级深度卷积神经网络模型，得到所述实时OFDM信号对应的干扰类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京遥感设备研究所 一种基于通信干扰智能识别的链路抗干扰预处理方法
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