【摘 要】
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无线网络通信受到数据多重属性因素和信道畸变影响，导致数据错误，为了提高通信稳定性，提出基于深度学习的无线网络通信错误数据修复及系统设计方法。采用通信信号欠采样方法实现对无线网络通信数据感知，在无线网络的信道模型中采用畸变参数提取和压缩感知方法实现对网络通信错误数据特征提取，通过干扰滤波抑制方法，建立无线网络通信错误数据的深度学习模型，根据欠采样和压缩感知理论进行无线网络通信错误数据的特征重构，结合
【基金项目】
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上海市软件和集成电路产业发展专项资金《基于大数据分析的金融风控创新应用平台》（200316）；
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无线网络通信受到数据多重属性因素和信道畸变影响，导致数据错误，为了提高通信稳定性，提出基于深度学习的无线网络通信错误数据修复及系统设计方法。采用通信信号欠采样方法实现对无线网络通信数据感知，在无线网络的信道模型中采用畸变参数提取和压缩感知方法实现对网络通信错误数据特征提取，通过干扰滤波抑制方法，建立无线网络通信错误数据的深度学习模型，根据欠采样和压缩感知理论进行无线网络通信错误数据的特征重构，结合相关性的正交基分解方法实现无线网络通信错误数据修复。在嵌入式的集成开发平台中实现数据修复系统的集成开发设计。测试结果表明，采用该方法进行无线网络通信错误数据修复的召回性较好，提高了无线网络通信的抗干扰能力和纠错能力。
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