[發(fā)明專利]一種用于線譜估計(jì)的多測(cè)量向量深度原子范數(shù)去噪網(wǎng)絡(luò)及其構(gòu)建方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211541900.8
• 申請(qǐng)日: 2022-12-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115982548A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 付寧;尉志良;姜思儀;喬立巖;劉冠男;吳萱;白宇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué);北京宇航系統(tǒng)工程研究所
• 主分類號(hào): G06F18/10
• 分類號(hào): G06F18/10;G06F18/213;G06N3/084
• 代理公司: 哈爾濱市陽(yáng)光惠遠(yuǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23211
• 代理人: 張宏威

1.一種深度原子范數(shù)去噪網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法，其特征在于，所述構(gòu)建方法為：

S1、選取T、W和Λ為輔助變量，定義輔助變量T、W和Λ的矩陣為厄米特矩陣，并且令

S2、采集噪聲測(cè)量值M，采用所述輔助變量矩陣對(duì)所述噪聲測(cè)量值M進(jìn)行分析，獲得學(xué)習(xí)變量值；

S3、根據(jù)所述輔助變量矩陣、噪聲測(cè)量值M和學(xué)習(xí)變量值，建立重構(gòu)層Y；

S4、采用所述重構(gòu)層Y對(duì)所述噪聲測(cè)量值M進(jìn)行去噪，得到去噪結(jié)果；

S5、根據(jù)所述去噪結(jié)果并采用分段線性映射函數(shù)和映射網(wǎng)格，建立噪聲估計(jì)層N；

S6、根據(jù)所述分段線性映射函數(shù)和所述輔助變量矩陣，建立輔助層；

S7、根據(jù)所述重構(gòu)層、噪聲估計(jì)層和輔助層，得到執(zhí)行階段層；

S8、采用S個(gè)所述執(zhí)行階段層，獲得去噪網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種深度原子范數(shù)去噪網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法，其特征在于，所述重構(gòu)層Y的表達(dá)式為：

其中，和是可學(xué)習(xí)的變量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種深度原子范數(shù)去噪網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法，其特征在于，所述噪聲估計(jì)層N的表達(dá)式為：

其中，為噪聲水平，P為測(cè)量向量個(gè)數(shù)，為映射網(wǎng)格，是學(xué)習(xí)參數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種深度原子范數(shù)去噪網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法，其特征在于，所述輔助層包括輔助層W、輔助層U、輔助層Λ和輔助層T；

所述輔助層W的表達(dá)式為：

所述輔助層U的表達(dá)式為：

輔助層Λ的表達(dá)式為：

輔助層T的表達(dá)式為：

T^t+1＝U^tdiag({λ^t}₊)(U^t)^*；

其中，和為學(xué)習(xí)參數(shù)，為拓普利茲投影的逆算子，ED(·)為特征值分解，diag({λ^t}₊)為大于0的特征值構(gòu)成對(duì)角矩陣，U^t為特征分解產(chǎn)生的特征向量組成的矩陣。

5.一種用于線譜估計(jì)的深度原子范數(shù)去噪方法，其特征在于，所述去噪方法采用權(quán)利要求1-4任意一項(xiàng)所述的一種深度原子范數(shù)去噪網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，所述去噪方法為：

A1、采取多組測(cè)量數(shù)據(jù)，得到測(cè)量向量；

A2、根據(jù)P個(gè)所述測(cè)量向量，且每個(gè)測(cè)量向量由K個(gè)頻率成分組成，得到復(fù)指數(shù)信號(hào)x_p(t)；

A3、對(duì)所述復(fù)指數(shù)信號(hào)以采樣率f_s進(jìn)行采樣，得到離散采樣值；

A4、根據(jù)所述離散采樣值，得到無(wú)噪聲測(cè)量數(shù)據(jù)X；

A5、將所述無(wú)噪聲測(cè)量數(shù)據(jù)X結(jié)合高斯白噪聲矩陣，得到噪聲測(cè)量數(shù)據(jù)；

A6、將所述噪聲測(cè)量數(shù)據(jù)采用自相關(guān)矩陣方法進(jìn)行估計(jì)，得到噪聲粗略估計(jì)值N₀；

A7、對(duì)所述去噪網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始賦值，并采用損失函數(shù)對(duì)所述去噪網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到最優(yōu)的去噪網(wǎng)絡(luò)；

A8、分別將所述噪聲測(cè)量數(shù)據(jù)和噪聲粗略估計(jì)值N₀輸入到所述最優(yōu)的去噪網(wǎng)絡(luò)中，得到去噪結(jié)果Y^out和噪聲水平估計(jì)值σ^out；

A9、采用ESPRIT方法對(duì)所述去噪結(jié)果Y^out和噪聲水平估計(jì)值σ^out進(jìn)行估計(jì)，得到信號(hào)頻率。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于線譜估計(jì)的深度原子范數(shù)去噪方法，其特征在于，所述復(fù)指數(shù)信號(hào)為：

其中，p為測(cè)量向量的索引數(shù)量，p＝1,2,……，f_k為第k個(gè)頻率成分的信號(hào)，a_p,k為第P個(gè)測(cè)量向量的第K個(gè)頻率成分的復(fù)數(shù)幅值。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于線譜估計(jì)的深度原子范數(shù)去噪方法，其特征在于，所述離散采樣值表示為：

其中，n為采樣值的索引j為虛數(shù)單位。