基于半监督学习和对抗学习的频谱感知方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
基于半监督学习和对抗学习的频谱感知方法
申请号:
CN202410907255
申请日期:
2024-07-08
公开号:
CN118826928A
公开日期:
2024-10-22
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了基于半监督学习和对抗学习的频谱感知方法。该方法包括,获取多个天线信号和随机噪声信号,并对天线信号进行预处理,划分样本。随后,将噪声和样本输入感知模型进行训练,得到训练好的感知器。最后,将待感知的天线信号输入训练好的感知器,得到天线信号的信道状态。本发明数据要求低、感知性能强、感知准确率高。
技术关键词
半监督学习
频谱感知方法
标签
样本
随机噪声
天线
重构矩阵
频谱感知装置
协方差矩阵
积层
蒙特卡洛方法
信号获取模块
离线
输出端
输入端
信道
系统为您推荐了相关专利信息
1
机场安全监控数据的分析方法及系统
安全监控数据
事件特征
分析方法
网络
风险
2
一种基于多模态大模型的细粒度网络欺凌检测方法
网络
视觉特征
多模态
对齐模块
多任务
3
基于半监督学习的设备故障诊断模型训练方法及装置
训练样本集
设备故障诊断
半监督学习
神经网络模型构建
机械设备
4
一种RFID智能文件柜的文件读取方法、装置及电子设备
文件读取方法
移动天线
智能文件柜
标签
伪随机数
5
电力系统居民用电负荷预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品
居民用电负荷
负荷预测模型
分析电力系统
电力调度指令
电力系统居民用电