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公开(公告)号：CN118101102A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410327631.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/391 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042
Abstract: 基于ED‑LSTM架构的混沌跳频序列多步预测模型及预测方法，属于混沌跳频码多步预测算法技术。解决了传统的混沌跳频码多步预测模型由于在序列间数据偏移存在，导致模型预测精度低及泛化能力差的问题。本发明在多步预测模型结构本身进行改进，一方面通过引入消除数据偏移的标准化处理，使得不同时间段数据分布尽可能一致，提高了预测的精度和模型在不同混沌序列上的泛化性。另一方面，引入注意力层，通过加权平均的方式捕获全局特征，模型可以更准确地捕获和学习输入序列时间的维度相关性，进一步提高预测精度。本发明主要用于跳频通信中混沌跳频序列多步预测。
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