一种基于深度学习的宽带信号检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于认知无线电技术领域，具体涉及一种基于深度学习的宽带信号检测方法。本发明是将MWC采样序列的特征值分布图作为一种新的MWC宽带信号检测方法，并利用深度学习强大的图像特征提取能力，将信号检测的二分类问题转化为图像分类问题，将纯噪声和信号存在情况下特征值分布情况的不同作为判定依据，通过ResNet34模型进行训练评估，从而实现宽带信号的检测，提高信号检测性能。本发明将MWC采样序列的特征值分布图作为一种新的MWC宽带信号检测方法，检测宽带信号存在的有无，考虑深度学习理论的强大特征提取能力，虽然增加了算法复杂度，但在低信噪比下检测性能得到了提升，对噪声功率的鲁棒性也进一步提高。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的宽带信号检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114363128A
申请号 ：
CN202210008958.X
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-01-05
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
史治平华晓东
申请人 ：
电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请人地址 ：
浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层
代理机构 ：
成都点睛专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
孙一峰
优先权 ：
CN202210008958.X
主分类号 ：
H04L25/02
IPC分类号 ：
H04L25/02
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 25/02
申请日 : 20220105
申请日 : 20220105
2022-04-15 ：
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。
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