| 专利号 | 2023117610174 | 申请日 | 2023-12-20 | 专利名称 | 一种基于深度学习的水声PN信号时域粗捕获方法及系统 |
| 授权日 | 2025-12-09 | 专利权人 | 中国人民解放军海军潜艇学院 | 发明人 | 韩树平;胡耀辉;徐景峰;韩宇博;李智忠;李厚全;赵桁;杨刚 |
| 主分类号 | H04B1/7075 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于同步信号捕获技术领域，公开了一种基于深度学习的水声PN信号时域粗捕获方法及系统，采用接收端本地载波压缩算法将PN相关增益幅值频偏响应转化为多个SINC函数模非相干累积的近似平坦，基于本地载波压缩的圆周卷积的时域并行相关结果输出用于为TCN‑Seq2Seq模型提供大多普勒容限的相关波形特征；利用TCN‑Seq2Seq模型对基于载波压缩的圆周相关输出波形实现低信噪比条件下的时域同步，对接收波形进行识别分析，输出波形时域范围，得到多普勒频偏粗估计，完成时域频域粗捕获。本发明大大降低了计算开销，对PN信号在军事及生物友好方向的水声通信应用具有较高价值。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
