【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，属于信号解调。
技术介绍
1、水下通信技术为建设海洋强国提供重要技术保障。电磁波易被海水吸收，光通信易受海洋悬浮物阻隔，通信距离难以达到需求，声音是水下通信的重要媒介。扩频通信技术具有理想的抗多途性能，可以有效避免信号从多条路径传输过来造成的码间串扰的影响。传统的扩频信号解调方法是使用多路相关器求最大值判决得到发送端的信息，通常在判别器中设置一定阈值用于判别传输的信号，对于不同海洋环境，其水下声信道不尽相同，复杂多变的海洋噪声对相关器的判别会造成影响，进而影响解调效果，造成较高误码率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，以解决现有技术中，水声信号解调误码率高的问题。
2、一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，包括扩频水声信号预处理、搭建深度神经网络、训练深度神经网络和扩频水声信号解调；
3、扩频水声信号预处理包括水声信号归一化处理；
4、搭...
【技术保护点】
1.一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，包括扩频水声信号预处理、搭建深度神经网络、训练深度神经网络和扩频水声信号解调；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，水声信号归一化处理包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，搭建一维same卷积神经网络结构包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，全连接层的计算公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的扩频水声...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，包括扩频水声信号预处理、搭建深度神经网络、训练深度神经网络和扩频水声信号解调；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，水声信号归一化处理包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，搭建一维same卷积神经网络结构包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，全连接层的计算公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，小批量梯度下降训练包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于深度神经网络的扩频水声信号解调方法，其特征在于，小批量梯度下降训练中的正向传播的计算公式为：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李奇伟，郭晓云，朱甘罗，薛晓明，邵虎林，
申请(专利权)人：青岛智能导航与控制研究所，
类型：发明
国别省市：
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