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摘要
为了有效抑制变换域通信网络干扰信号，改善信噪比，研究了基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法。应用傅里叶变换方法将信号从时域转换到频域，并以傅里叶变换通信信号获得的参数为依据构建干扰信号模型；嵌入干扰信号模型以形成接收信号，然后对接收信号进行处理并存储在干扰数据库中，利用深度卷积神经网络完成干扰信号的特征学习与干扰估计，并根据干扰估计结果，在接收信号中去除干扰信号，完成变换域通信网络抗干扰优化。实验结果表明：该算法可有效完成变换域通信网络抗干扰优化，优化后通信信号的信噪比改善性能与误码性能均较佳，输出的通信信号几乎无干扰信号存在。
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