基于稀疏自编码器的m序列识别方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于稀疏自编码器的m序列识别方法。首先介绍了m序列的三阶相关函数的峰值特性，验证了利用完整周期m序列或者m序列片段估计的TCF均保持良好的峰值特性。其次，根据m序列TCF特性，提出一种基于三阶相关特征向量的输入样本构造方法。最后，利用稀疏自编码器构建特征学习网络，使用softmax回归对学习到的特征进行分类识别，建立一个稀疏自编码网络分类模型，并将预先构造好的样本输入模型，训练得到一个具有最优识别性能的模型。本发明能有效识别m序列，且在低信噪比条件下识别性能良好。
基本信息
专利标题 ：
基于稀疏自编码器的m序列识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109033952A
申请号 ：
CN201810603530.3
公开（公告）日 ：
2018-12-18
申请日 ：
2018-06-12
授权号 ：
CN109033952B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
强芳芳赵知劲杨安锋陈颖沈雷姜显扬
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱月芬
优先权 ：
CN201810603530.3
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2019-01-11 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20180612
申请日 : 20180612
2018-12-18 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
