发明专利 已授权

基于稀疏自编码器的m序列识别方法

📄 申请号:CN201810603530.3 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2018-06-12
公开号
CN109033952B
公开日
2022-05-27
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

扩频通信, 通信信号识别, 电子侦察, 频谱监测, 卫星测控

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。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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