结合降噪自编码与极限学习机的LTE上行干扰分析

作者：许鸿奎; 姜彤彤; 李鑫; 张子枫; 卢江坤; 周俊杰; 姜斌祥; 王永雷

来源：吉林大学学报（工学版）, 2021, 1-9.

• LTE网络上行干扰
• 降噪自编码器
• 极限学习机
• 特征提取

针对LTE（Long Term Evolution）网络上行干扰分类模型中噪声敏感、训练时间长的问题，文章建立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（Stacked Denoising Autoencoder ）提取高层抽象特征，并为极限学习机ELM（Extreme Learning Machine）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，同时具有较强的鲁棒性。

• 单位
  山东建筑大学; 中国政法大学