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基于ED‑LSTM架构的混沌跳频序列多步预测模型及预测方法,属于混沌跳频码多步预测算法技术。解决了传统的混沌跳频码多步预测模型由于在序列间数据偏移存在,导致模型预测精度低及泛化能力差的问题。本发明在多步预测模型结构本身进行改进,一方面通过引入消除数据偏移的标准化处理,使得不同时间段数据分布尽可能一致,提高了预测的精度和模型在不同混沌序列上的泛化性。另一方面,引入注意力层,通过加权平均的方式捕获全局特征,模型可以更准确地捕获和学习输入序列时间的维度相关性,进一步提高预测精度。本发明主要用于跳频通信
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118101102A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410327631.8
(22)申请日2024.03.21
(71)申请人哈尔滨工业大学
地址15000
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