[发明专利]一种5G通信系统多频段信号融合过滤方法

权利要求书

1.一种5G通信系统多频段信号融合过滤方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)接收5G通信系统的多频段子带的信号变量，构建接收端的多频段子带信号；

(2)将多频段子带信号进行解调得到基带信号；

(3)获得多频段子带信号的距离包络作为训练数据集，获得全频带信号作为训练标签集；

(4)分辨目标信号、已知干扰信号以及噪声信号；

(5)进行带通滤波，然后通过数模转换器进行模数转换；

(6)通过数据集和标签集训练深度神经网络，并进行同频信号对消实现信号过滤；

所述的步骤(1)包括：

(1.1)采集多频段子带信号的散射源数目z，第i个散射源的散射强度N_i，z≥i≥1，信号载频频率s_p，信号发送时间g，时宽G_e，信号带宽O，散射源距离E_z；

(1.2)确定多频段子带信号的调频率X、信号时间延迟η_z

c为光速；

(1.3)构建接收端的多频段子带信号：

j为虚数；

所述的步骤(2)包括：

(2.1)构建参考信号：

(2.2)采集基带信号的采样点数：

A＝s_p·G_e；

(2.3)构建基带信号：

*为共轭计算；

所述的步骤(3)包括：

(3.1)采集宽带信号的采样点数A_c、子带信号的采样点数A₀，为噪声序列a_i(a)；

(3.2)确定训练数据集：

IDFT为逆离散傅里叶变换；

(3.3)确定训练标签集：

T_label(a)＝|IDFT{[f_3i-1(a)+a_i(a)],A_c}|；

所述的步骤(4)包括：

(4.1)提取发射信号的功率测试信号在传递过程中的衰减系数x_k、目标信号的中心频率s_fp和目标信号的初相

(4.2)对基带信号进行信号重整，提取出目标信号f(g)、干扰信号q(g)以及噪声信号a(g)；

a(g)为高斯白噪声，O_B为二进制相移键控BPSK调制形式；

(4.3)接收端接收到的信号为：

l(g)＝f(g)+q(g)+a(g)；

所述的步骤(6)包括：

深度神经网络总层数为N₁、迭代步长为α、最大迭代次数为m、停止迭代阈值为ε，当各隐藏层与输出层的线性关系系数矩阵为W和偏倚向量为b变化值都小于停止迭代阈值ε时，输出W和b作为模型的线性关系系数矩阵和偏倚向量；

a^i,k＝σ(z^i,k)＝σ(W^ka^i,k-1+b^k)

δ^i,k＝(W^k+1)^Tδ^i,k+1⊙σ′(z^i,k)

a¹为输入层的输入，a¹＝[T_input(a),T_label(a)]；a^i,k表示第i组数据在第k层的输出；(x_i,y_i)表示第i组训练样本，训练数据集中的第i个元素x_i与训练标签集中第i个元素y_i组成第i个训练样本(x_i,y_i)；σ表示前向传播激活函数；W^k表示第k层的线性关系系数向量；b^k表示第k层的偏倚向量；δ^i,k表示z^i,k的梯度；符号T表示矩阵求转置；符号⊙表示矩阵求Hadamard乘积，σ′(.)表示前向传播激活函数的导数；z^i,k表示第i组数据在第k层的输入；

每次训练计算损失函数：

y_pred是神经网络的预测值，y_true是标签的真实值，N是每个样本中的总点数；

将基带信号送入到训练好的DNN神经网络模型中进行处理，得到输出目标信号。

2.根据权利要求1所述的一种5G通信系统多频段信号融合过滤方法，其特征在于，所述的步骤(5)包括：

接收天线接收到信号后，经过带通滤波器以及低噪声放大器对接收端接收到的信号进行提取与放大，放大的信号与本地载波相乘后过低通滤波器经过带通滤波、AD模数转换后得到深度神经网络的输入数据集。