[发明专利]一种基于深度神经网络的强相关自干扰对消方法有效
| 申请号： | 202110908254.3 | 申请日： | 2021-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN113726350B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 蒋伊琳;王林森;赵忠凯;陈涛;刘鲁涛;郭立民 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | H04B1/10 | 分类号： | H04B1/10;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络的强相关自干扰对消方法，将DNN神经网络引入到收发同时系统强相关自干扰对消系统中，采用DNN神经网络拟合自适应对消系统模型，替代传统的自适应滤波算法，提出了基于DNN的强相关自干扰对消方法。该方法摒弃了传统的自适应算法，通过训练好的DNN网络模型，该系统模型可以实现对强相关自干扰信号的有效消除，从而可以更准确的从强相关自干扰信号中恢复出目标信号。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 相关 干扰 对消 方法 | ||
【主权项】：
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