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申请/专利权人：航天科工通信技术研究院有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于FIR滤波器的分数延时方法，涉及FIR滤波分数延时领域，本发明使用深度学习网络的隐藏层学习信号的复杂非线性特征，并通过两个独立的线性层进行时间延迟和多普勒频移的估计，不仅提高了估计的准确性，而且通过优化算法自动调整FIR滤波器的系数，实现了更精细的分数延时补偿；此外，本发明通过定义理想分数延时响应和使用梯度下降算法最小化误差函数，进一步提高了滤波器设计的性能。
主权项：1.一种基于FIR滤波器的分数延时方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集包含多径效应的信号，并对信号进行筛选预处理，获取受多普勒频移和多径传播影响的信号数据，对信号数据进行特征提取；S2.构建神经网络模型，将特征提取后的信号特征作为模型输入，输出信号的时间延迟估计值和多普勒频移估计值；S3.根据模型输出的多普勒频移估计值，通过与多普勒频移估计值相反的频率偏移进行信号混频，完成多普勒校正；S4.根据模型输出的时间延迟估计通过优化算法计算FIR滤波器的系数，根据计算得到的系数设计FIR滤波器，进行分数延时。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 航天科工通信技术研究院有限责任公司 一种基于FIR滤波器的分数延时方法
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