基于机器学习的无线电波形预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于机器学习的无线电波形预测方法及系统，方法包括信号采集、信号重构、建立无线电波形预测模型和无线电波形预测。本发明专利技术属于无线电信号检测技术领域，具体是指基于机器学习的无线电波形预测方法及系统，本方案基于小波分解提取信号多尺度特征；采用自适应阈值去噪方法，有效地抑制了信号中的噪声；引入去噪评估机制量化去噪效果；通过重构数据集和构建内外部LSTM模型相结合，更准确地捕捉数据的内在规律和特征；对于模型初始参数的搜索，通过设计多样性因子和动态调整权重，快速收敛到较优解；采用自适应的搜索策略，根据种群多样性和损失值的变化情况来调整搜索方向和步长；最终大幅度提高模型预测的精准性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线电信号检测，具体是指基于机器学习的无线电波形预测方法及系统。

技术介绍

1、无线电波形预测方法是指利用数学建模、信号处理技术和机器学习算法等手段，对无线电信号的波形类型进行预测的方法。但是一般无线电波形预测方法存在原始信号噪声含量过多、信号去噪效果差和重构信号准确性低的问题；一般无线电波形预测方法存在数据集构建不当、模型灵活性差及表达能力弱和模型初始参数设置不当导致预测效果差的问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于机器学习的无线电波形预测方法及系统，针对一般无线电波形预测方法存在原始信号噪声含量过多、信号去噪效果差和重构信号准确性低的问题，本方案基于小波分解提取信号多尺度特征；采用自适应阈值去噪方法，有效地抑制了信号中的噪声，同时保留信号的有效信息，提高了信号的质量；通过逆小波变换，将去噪后的小波系数重构成原始信号，保留原始信号的重要特征，使得重构信号更加平滑和准确；引入去噪评估机制，通过评估去噪后信号与原始信号之间的差异，量化去噪效果；针对一般无本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤S3中，所述建立无线电波形预测模型是构建内外部LSTM；具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤S36中，所述优化模型初始参数包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤S2中，所述信号重构具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤S4中，所述无线...

【技术特征摘要】

1.基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤s3中，所述建立无线电波形预测模型是构建内外部lstm；具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤s36中，所述优化模型初始参数包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤s2中，所述信号重构具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的无线电波形预测方法，其特征在于：在步骤s4中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘少峰，
申请(专利权)人：长鹰恒容电磁科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：