【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，尤其涉及一种端到端智能与可解释的离格频率估计方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
1、频率估计是信号处理领域的一个基本问题，在雷达、声纳、通信、地球物理等领域有着广泛的应用。为了解决基于离散频率网格划分的估计方法在估计精度方面和复杂度方面存在的矛盾问题，离格估计方法被广泛研究。
2、当前的离格估计方法可以分为基于模型优化的、基于深度学习的，以及结合二者优势的三类方法。基于模型优化的方法有严谨的理论，具有可解释性，但迭代优化的求解方式使算法复杂度高；基于深度学习的方法可解释性差，且泛化性有待验证；结合二者的方法虽然兼具优势，但目前存在以下缺点：半智能化的，稀疏字典需要预先构建；网络学习程度不高，仅学习迭代步长这类超参，无法充分发挥深度学习的强大特征提取能力；部分方法存在矩阵求逆，网络权值更新引起矩阵奇异，导致网络不收敛。
3、在现有技术方案中，离格频率估计无法在保持较高频率估计精度的同时降低计算复杂度。
4、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实...
【技术保护点】
1.一种端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述端到端智能与可解释的离格频率估计方法包括：
2.根据权利要求1所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述联合优化问题表示为：
3.根据权利要求2所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述将联合优化问题分解为对所述粗网格频率与所述细离格频率偏差进行交替迭代估计的两个子优化问题，具体包括：
4.根据权利要求2所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述采用深度展开技术和ISTA算法对两个所述子优化问题求解的迭代过程进行展开，...
【技术特征摘要】
1.一种端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述端到端智能与可解释的离格频率估计方法包括：
2.根据权利要求1所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述联合优化问题表示为：
3.根据权利要求2所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述将联合优化问题分解为对所述粗网格频率与所述细离格频率偏差进行交替迭代估计的两个子优化问题，具体包括：
4.根据权利要求2所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述采用深度展开技术和ista算法对两个所述子优化问题求解的迭代过程进行展开，得到所述粗网格频率x与细离格频率偏差β各自对应的网络模块，具体包括：
5.根据权利要求4所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于，所述设计卷积层以求解所述网络模块中具有批统计特性的稀疏字典，具体包括：
6.根据权利要求5所述的端到端智能与可解释的离格频率估计方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘萍平，李游，李敏敏，郭胜，钱春海，姚萌萌，杨琦，
申请(专利权)人：人工智能与数字经济广东省实验室深圳，
类型：发明
国别省市：
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