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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明属于电子信息技术领域，公开了一种无线电大雾天气监测方法、系统、计算机设备及介质。所述无线电大雾天气监测方法运用无线电+深度学习的方法，采用具有监督‑学习能力的深度人工神经网络技术，用来提取通过不同浓度雾区环境下的低频段无线电信号的特征，克服了传统技术泛化能力弱等缺点，创新设计了低频段雾频谱特征识别的深度学习专用模型，可以在低频段进行不同浓度雾的频谱特征的识别，进而监测大雾天气。本发明无需安装额外的设备，可以直接利用常用的广播信号或者基站信号等进行大雾天气监测。具有高时间分辨率、低成本、无需维护等优点。并且可以实现连续实时监测，可以弥补传统监测方法空间分辨率不足的缺陷。
主权项：1.一种基于深度学习的无线电大雾天气监测方法，其特征在于，所述基于深度学习的无线电大雾天气监测方法包括以下步骤：对采集的不同浓度雾区环境下的低频段无线电信号转换成频谱瀑布图，基于所述频谱瀑布图，利用频谱瀑布图和原始IQ信号这两种数据预处理方式处理的数据作为输入数据，输入到低频段无线电信号雾特征识别模型中对无线电信号中雾的特征进行识别；在采集到不同浓度雾区环境下的低频段无线电信号后，还需进行：运用无线电和深度学习的方法，采用具有监督-学习能力的深度人工神经网络，来提取通过不同浓度雾区环境下的低频段无线电信号的特征；所述低频段无线电信号雾特征识别模型由若干卷积神经网络和注意力网络共同组成；所述卷积神经网络用于提取输入数据的特征；所述注意力网络利用卷积神经网络提取到的特征，通过融合注意力机制得到输入数据中的热点区域，供下一级的网络在更精细的尺度上进行判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种无线电大雾天气监测方法、系统、计算机设备及介质
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