基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计方法
实质审查的生效
摘要
有鉴于此，本发明提出了一种基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计方法，能够实现高轨卫星CEI信号频率的高精度估计。针对当信号的信噪比较低导致传统频率估计方法精度大幅下降这一问题，本发明通过基于前馈深度神经网络的频率表征，学习大量真实的高轨卫星CEI数据，充分提高了低信噪比条件下的频率估计精度，同时进一步提高了中高信噪比条件下的频率估计精度。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114488217A
申请号 ：
CN202111598950.5
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高泽夫焦义文杨文革马宏吴涛李冬毛飞龙李超孙宽飞周扬滕飞陈雨迪卢志伟
申请人 ：
中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
申请人地址 ：
北京市怀柔区雁栖镇八一路一号
代理机构 ：
北京理工大学专利中心
代理人 ：
袁瑞霞
优先权 ：
CN202111598950.5
主分类号 ：
G01S19/37
IPC分类号 ：
G01S19/37
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01S
无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置
G01S19/00
卫星无线电信标定位系统；利用这种系统传输的信号确定位置、速度或姿态
G01S19/01
传输时间戳信息的卫星无线电信标定位系统，例如，GPS、GLONASS或GALILEO
G01S19/13
接收机
G01S19/35
信号处理链的构造细节或硬件或软件细节
G01S19/37
信号处理链的硬件或软件的细节
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01S 19/37
申请日 : 20211224
申请日 : 20211224
2022-05-13 ：
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
