申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十六研究所

申请日：2023-01-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116318469B

主分类号：H04B17/345

分类号：H04B17/345

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.07.11#实质审查的生效;2023.06.23#公开

摘要：本申请公开了一种非高斯噪声下的通信干扰信号中心频率估计方法和装置。所述方法包括：对待估计的通信干扰信号使用加权myriad滤波器抑制非高斯噪声，得到噪声抑制后的信号数据；对噪声抑制后的信号数据计算离散傅里叶变换，由离散傅里叶变换值和每个变换值对应的点数值共同组成特征矩阵；将特征矩阵输入事先训练好的Alexnet网络，利用训练好的Alexnet网络估计通信干扰信号中心频率的点数位置估计值；根据训练好的Alexnet网络输出的点数位置估计值计算得到通信干扰信号的中心频率估计值。通过仿真实验验证，当广义干噪比高于0dB时，本申请方案的中心频率估计均方误差均能达到1×10‑4以下，不仅可以实现低广义干燥比下非高斯噪声环境的通信干扰信号的中心频率估计，且效果较好。

主权项：1.一种非高斯噪声下的通信干扰信号中心频率估计方法，其特征在于，包括：对待估计的通信干扰信号使用加权myriad滤波器抑制非高斯噪声，得到噪声抑制后的信号数据；对所述噪声抑制后的信号数据计算离散傅里叶变换，由离散傅里叶变换值和每个变换值对应的点数值共同组成特征矩阵；将所述特征矩阵输入事先训练好的Alexnet网络，利用所述训练好的Alexnet网络估计所述通信干扰信号中心频率的点数位置估计值；根据所述训练好的Alexnet网络输出的点数位置估计值计算得到所述通信干扰信号的中心频率估计值；其中：所述训练好的Alexnet网络是基于多个数据样本训练得到，每个数据样本对应一个通信干扰信号样本的所述特征矩阵和真实的中心频率的点数位置，将多个数据样本的所述特征矩阵作为网络训练输入数据，将对应的真实的中心频率的点数位置作为网络训练标签，训练事先构建的Alexnet网络直至收敛。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电子科技集团公司第三十六研究所 非高斯噪声下的通信干扰信号中心频率估计方法和装置

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