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基于多模态异构小波分解神经网络的干扰样式识别
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作者 杨渡佳 张欣然 +3 位作者 宋常建 王健 王伦文 朱然刚 《通信学报》 北大核心 2025年第10期150-162,共13页
在复杂电磁环境中,准确识别干扰样式,进而据此调整通信策略,是提升军民领域通信系统抗干扰能力和保障通信质量的关键环节。针对复杂电磁环境中干扰信号类型识别难、传统神经网络特征提取单一和低干信比信号适应性不足的问题,提出一种基... 在复杂电磁环境中,准确识别干扰样式,进而据此调整通信策略,是提升军民领域通信系统抗干扰能力和保障通信质量的关键环节。针对复杂电磁环境中干扰信号类型识别难、传统神经网络特征提取单一和低干信比信号适应性不足的问题,提出一种基于多模态异构小波分解神经网络的干扰样式识别模型。该模型利用多模态特征提取框架,融合信号的时序、频谱幅度与瞬时特征,通过融合残差机制、双向长短期记忆网络与多尺度小波分解网络三级级联架构实现深度特征挖掘,同时结合通道注意力机制,构建全面的特征表征。实验结果表明,所提模型在识别准确率、少样本以及低干信比条件下的鲁棒性等方面均明显优于近年来该领域先进的异构神经网络模型。 展开更多
关键词 干扰识别:多级异构网络 多模态特征提取 多尺度小波分解
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基于小区覆盖增强技术的Macro-Pico异构网络上行干扰识别与干扰协调机制 被引量:5
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作者 李林 洪佩琳 +1 位作者 薛开平 唐浩 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2823-2829,共7页
在LTE(Long Term Evolution)异构网络中,由于宏基站(Macro)与微微(Pico)基站的发射功率相差较大,一些离Pico基站较近的用户因为接收到的宏基站下行信号质量好于Pico基站而选择接入宏小区。然而,因为这些用户距离Pico基站较近,因此上行... 在LTE(Long Term Evolution)异构网络中,由于宏基站(Macro)与微微(Pico)基站的发射功率相差较大,一些离Pico基站较近的用户因为接收到的宏基站下行信号质量好于Pico基站而选择接入宏小区。然而,因为这些用户距离Pico基站较近,因此上行通信会对Pico基站产生严重的上行干扰。小区覆盖增强(Range Expansion,RE)技术能够减少此类干扰,但同时又可能引入新的下行干扰。该文提出一种基于RE技术的上行干扰识别与协调机制(UIICRE),能够准确识别上行干扰源及其强度,并进行相应的干扰协调处理。仿真结果表明,该文提出的方案能够解决Pico小区的上行干扰问题,提升用户的上行通信质量,并保证用户下行通信质量不受影响。 展开更多
关键词 LTE(Long TERM Evolution)异构网络 小区覆盖增强 上行干扰识别 上行干扰协调
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