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基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法

摘要

本发明涉及一种基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法,具体步骤如下:1、获取样本:接收端接收N条样本信号并分别进行处理,获取到N个行向量H和N个标签;行向量H的获取方法为:接收端对信号进行采样处理得到离散序列,提取离散序列的振幅得到行向量A;对离散序列进行傅里叶变换得到频谱序列,提取频谱序列的幅度得到行向量FFT;横向合并行向量A和行向量FFT得到行向量H;标签的获取方法为:应用one‑hot编码法则将信号的调制方式编码,得到标签;将N个行向量H和N个标签组成样本;2、构建一维卷积神经网络;3、采用样本训练一维卷积神经网络;4、应用训练好的一维卷积神经网络识别信号的调制方式;本发明的识别准确率高﹑抗噪性能好﹑鲁棒性强。

著录项

  • 公开/公告号CN111404852A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN202010138848.6

  • 申请日2020-03-03

  • 分类号H04L27/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构41173 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人董晓勇

  • 地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号西安电子科技大学(北校区)

  • 入库时间 2023-12-17 10:50:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L27/00 申请日:20200303

    实质审查的生效

  • 2020-07-10

    公开

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