[发明专利]基于展开式深度网络的参数自学习干扰抑制方法有效
| 申请号： | 202110679439.1 | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113433514B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 陶明亮;李劼爽;粟嘉;王伶;范一飞;李建瀛;宫延云;韩闯;张兆林;杨欣;汪跃先;谢坚;李滔 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01S7/292 | 分类号： | G01S7/292;G01S7/35;G01S7/41;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于展开式深度网络的参数自学习干扰抑制方法，对含干扰的原始回波信号进行短时傅里叶变换，得到时频谱数据矩阵，对时频谱数据矩阵进行子块分割处理，建立展开式深度网络，将训练集作为展开式深度网络的输入进行训练，同时代入验证集进行模型评价，得到训练最优的模型；将测试集输入到训练最优的模型里对干扰回波矩阵进行识别与分析。本发明对干扰进行有效的分离与信号重构，将原来的无监督分解问题转化为有监督的神经网络学习问题，使其迭代次数大大减少，并且算法超参数可以自适应求解得到，网络不再依赖大量数据集，也避免了小数据量下训练网络出现过拟合的可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 展开式 深度 网络 参数 自学习 干扰 抑制 方法 | ||
【主权项】：
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