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一种用于无线网络的时频同步方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种用于无线网络的时频同步方法及系统，方法包括：数据收集、数据预处理、时频同步模型构建、时频同步模型训练和时频同步性能评估。本发明属于无线通信技术领域，具体是指一种用于无线网络的时频同步方法及系统，本方案采用建立数据集并利用分布式深度学习网络进行信号处理和特征提取，提高信号处理的准确性、自动化程度和实时性，学习到更复杂的信号模式，提高时频同步在复杂环境中的准确性；采用自适应特征融合，更好的利用不同节点的特征信息，提高特征表达能力，有效减少模型的参数数量，降低计算复杂度，提高模型的鲁棒性和实用性。
申请人信息
- 申请人:国网吉林省电力有限公司信息通信公司
- 申请人地址:130000 吉林省长春市南关区人民大街10388号电力调度通信楼北三层房间2301室-2360室
- 发明人: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种用于无线网络的时频同步方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311497480.2 |
| 申请日 | 2023/11/11 |
| 公告号 | CN117528756A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | H04W56/00 |
| 权利人 | 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 |
| 发明人 | 王圣达; 徐晗; 杨宇峰; 杨宇; 史春辉; 陈鹤; 强晟; 刘丹妮 |
| 地址 | 吉林省长春市南关区人民大街10388号电力调度通信楼北三层房间2301室-2360室 |
专利主权项内容
1.一种用于无线网络的时频同步方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据收集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：时频同步模型构建，建立接收信号的数据集，量化信号分类标准并生成标签集，构建分布式深度学习网络，对接收到的信号进行预处理和转换，对基带IQ信号进行离散傅里叶变换和离散短时傅里叶变换，并进行特征提取；步骤S4：时频同步模型训练，分布式节点共同训练分布式深度学习网络，计算全局损失函数并进行自适应特征融合，引入空间注意模块进行自适应特征细化，计算出空间注意图，与融合特征图相乘，得到最终输出的特征图，再用全连接层获得分类结果；步骤S5：时频同步性能评估。