【摘 要】
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针对帧切割方法中门限选择难度大及方法普适性不高的问题,本文首次提出基于卷积神经网络的物理帧切割方法。该方法首先通过分析矩阵的构造、数据压缩和矩阵扩展3个步骤将数字
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针对帧切割方法中门限选择难度大及方法普适性不高的问题,本文首次提出基于卷积神经网络的物理帧切割方法。该方法首先通过分析矩阵的构造、数据压缩和矩阵扩展3个步骤将数字序列转化为图像;然后用已有的样本训练卷积神经网络,用训练好的卷积神经网络识别未知协议的帧长;最后在帧长识别的基础上,通过相关滤波方法完成帧起始位置的识别,实现对物理帧的切割。仿真实验验证了算法的有效性,表明本文方法具有一定的工程应用价值。
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