一种适用于基于卷积神经网络的无线信号调制分类器可视化方法

摘要

一种适用于基于卷积神经网络的无线信号调制分类器可视化方法,包括以下步骤：1)引入一组权值向量，衡量输入信号中各个信号点对于分类器输出结果的重要程度，通过叠加分类器的预测得分对于最后一层卷积层产生的各个特征图的平均梯度与对应层的特征图各元素乘积作为权值向量，将得到的权值向量归一化至[0,1]范围内；2)绘制输入信号的星座图，并根据步骤2)求得的权值将星座点赋予不同的颜色；3)设定权值阈值,如果连续的两个采样点的权值大于阈值，则将两点通过绿色的线段连接。本发明方法能够适用于基于CNN的无线信号调制分类器，可以直观地展现特征点分布状态，以及分类器在时序上提取特征点的变化规律。