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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于OTFS调制和深度学习的REC信号检测方法，其实现步骤为：对REC信号进行OTFS解调；利用稀疏贝叶斯学习的近似消息传递算法检测REC信号中目标状态信息；利用状态信息对信道依次进行均衡操作和预处理；利用预处理后的接收信号对构建的条件生成对抗网络进行训练；将预处理后的接收信号送入训练好的条件生成对抗网络中进行通信判决，得到恢复后的我方无人机标签发射的REC通信信号。本发明利用稀疏贝叶斯学习的近似消息传递算法降低目标检测过程中算法的时间复杂度和空间复杂度，利用信道矩阵的特殊性质减少均衡过程中的求逆运算，进一步降低了计算复杂度，提升了系统运行效率。本发明将深度学习模型引入通信接收机设计，对高速移动目标时仍能保持较好的通信可靠性。
主权项：1.一种基于OTFS调制和深度学习的REC信号检测方法，其特征在于，采用OTFS波形作为雷达信号来构建雷达嵌入式通信系统，构建条件生成对抗网络，通过训练好的条件生成对抗网络中进行通信判决；该方法的具体步骤包括如下：步骤1，对接收到的REC信号进行OTFS解调；步骤2，利用稀疏贝叶斯学习的近似消息传递算法检测REC信号中的我方无人机目标状态信息；步骤3，利用状态信息对信道进行均衡操作；步骤4，对均衡后的接收信号进行预处理；步骤5，构建条件生成对抗网络；步骤6，利用预处理后的接收信号对条件生成对抗网络进行训练；步骤7，采用与步骤4相同的处理方法，对待检测的接收信号进行预处理，将预处理后的接收信号送入训练好的条件生成对抗网络中进行通信判决，得到恢复后的我方无人机标签发射的嵌入式通信信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于OTFS调制和深度学习的REC信号检测方法
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