文档名：一种基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计算法
摘要：针对高轨卫星连线干涉测量(ConnectedElementInterferometry,CEI)信号的高精度频率估计这一难题,建立了CEI中的正弦信号频率估计模型.设计了基于深度学习框架的CEI信号频率估计算法,将算法划分为基于前馈深度神经网络的频率表征模块和基于卷积神经网络的频率计算及估计模块,在此基础上设计了各模块的具体结构和学习训练流程.对于算法的核心模块进行了仿真实验验证,并将所提算法与前人的相关算法进行了比较与分析,证明了该算法的有效性、稳定性和优越性.
作者：高泽夫 杨文革 焦义文 毛飞龙 王育欣 李雪健 张书雅 李超 滕飞 Author：GAOZefu YANGWenge JIAOYiwen MAOFeilong WANGYuxin LIXuejian ZHANGShuya LIChao TENGFei
作者单位：航天工程大学电子与光学工程系,北京101416航天工程大学航天指挥学院,北京101416航天工程大学电子与光学工程系,北京101416;电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室,河南洛阳471003
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(11)
分类号：TN911
关键词：高轨卫星 连线干涉测量 正弦信号频率估计 深度学习
Keywords：high-orbitsatellite connectedelementinterferometry(CEI) frequencyestimationofsinusoidalsignal deeplearning
机标分类号：TP391.41TN98TB939
在线出版日期：2023年12月12日
基金项目：北京市科技重大专项一种基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计算法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(11)高泽夫 杨文革 焦义文 毛飞龙 王育欣 李雪健 张书雅 李超 滕飞针对高轨卫星连线干涉测量(ConnectedElementInterferometry,CEI)信号的高精度频率估计这一难题,建立了CEI中的正弦信号频率估计模型.设计了基于深度学习框架的CEI信号频率估计算法,将算法划分为基于前馈深度神经网络...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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