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（三）直接序列擴頻偽噪聲系統利用偽隨機碼PN，與發射信號進行模二加運算，生成一偽隨機碼序列，將該序列擴展到十分寬的頻帶上，接著調制載波從天線發射出去信號[5]。在天線接收到擴頻信號后利用和發射端相同且碼速同步的PN碼序列對接收到的信號進行相關解擴，由于收、發端PN碼相同，可以解擴為窄帶信號，然后擴展加入高斯白噪聲的帶寬，噪聲功率降低進而減少對信號通頻帶內的干擾。

圖3 卷積神經網絡架構 仿真實驗對不同網絡做抗噪聲能力測試進行對比，給出不同信噪比的高斯白噪聲加入測試集中進行成像噪的圖像重建結果及評價指標：圖像相對誤差和圖像相關系數，重建圖像與原始圖像對比圖。

宏觀軌跡重建：利用多傳感器融合與平滑濾波算法（如Kalman濾波），從帶噪的原始數據中重建出高頻（如100Hz）、平滑且物理可信的軌跡[8]，從而重建出特定路段的交通流。微觀智能體模型：這些模型可以根據場景上下文（如地圖信息、其他車輛狀態）進行條件化生成，從而實現智能體之間的閉環交互。