一种基于KAN-RAE的频谱地图重构方法

本发明请求保护一种基于KAN‑RAE的频谱地图重构方法，属于无线电监测技术领域。本发明包括以下步骤：S1：制作完整的频谱地图作为神经网络的数据集；S2：引入科尔莫格罗夫‑阿诺德网络(Kolmogorov–Arnold Networks，KAN)和残差(Residual)连接来改进自编码器(AutoEncoder，AE)，搭建出KAN‑RAE神经网络框架；S3：通过均方误差损失函数完成模型离线训练，获得频谱地图重构模型；S4：利用训练好的网络模型，完成在线频谱地图重构。本发明提出一种基于KAN‑RAE的神经网络频谱地图重构方法，引入KAN和残差连接改进传统的自编码器结构，极大减少了神经网络的参数，提高了模型的收敛速度并降低误差，在低采样率下，频谱地图仍可精确重构。