结合降噪自编码与极限学习机的LTE上行干扰分析

摘要：

针对长期演进LTE网络上行干扰分类模型中噪声敏感、训练时间长的问题,建立了结合堆栈降噪自编码器与极限学习机的LTE网络上行干扰分析模型.使用上行干扰原始数据无监督地预训练堆栈降噪自编码(SDAE)提取高层抽象特征,并为极限学习机(ELM)分类器提供初始参数.该模型发挥了ELM收敛快和SDAE抑制噪声的优势,同时克服了ELM参数随机赋值造成的鲁棒性不足的问题.实验结果表明,该模型提高了LTE网络上行干扰分析的效率,并具有较强的鲁棒性.

关键词：LTE网络上行干扰、降噪自编码器、极限学习机、特征提取

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;山东省重大科技创新工程项目

在线出版日期：2022-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：195-203