申请/专利权人：北京信息科技大学

申请日：2023-08-21

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117729556A

主分类号：H04W16/22

分类号：H04W16/22;H04L41/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明属于无源互调干扰幅值预测技术领域，公开了基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置。包括多个信号传输通道在传输发送数据序列过程中，按照预设比例在发送数据序列中插入训练数据序列，预设比例为训练数据序列与发送数据序列的长度比值。初始化回声状态网络，回声状态网络包括输入层、储层、增强层和输出层。训练回声状态网络，将每一信号传输通道在t时刻输入的训练数据序列以及t‑1时刻的无源互调幅值拆分为实部与虚部数据，输入至回声状态网络的输入节点中，将t时刻无源互调幅值拆分为实部与虚部数据作为网络的输出数据，以训练网络从而获得输出权值；再预测无源互调幅值。具有计算复杂度低、资源代价小、性能稳定等优点。

主权项：1.一种基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：多个信号传输通道在传输发送数据序列过程中，按照预设比例在所述发送数据序列中插入训练数据序列，所述预设比例为训练数据序列与所述发送数据序列的长度比值；初始化回声状态网络，所述回声状态网络包括输入层、储层、增强层和输出层；初始化所述输入层包括的输入节点数、输出层包括的输出节点数、储层包括的储层节点数、增强层包括的增强层节点数；初始化储层更新速度；初始化收缩系数；初始化谱半径；初始化空转数据序列与训练数据序列的长度比；初始化正则化系数以及激活函数；训练所述回声状态网络，将每一所述信号传输通道在t时刻输入的所述训练数据序列以及t-1时刻的无源互调幅值拆分为实部与虚部数据，输入至所述回声状态网络的输入节点中，将t时刻无源互调幅值拆分为实部与虚部数据作为网络的输出数据，以训练网络从而获得输出权值；无源互调幅值预测，将要发送的所有发送数据序列的实部与虚部输入至训练后的所述回声状态网络中，得到无源互调幅度预测值的实部与虚部，基于此，得到无源互调幅值预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京信息科技大学 基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置

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