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一种基于时空特征提取深度学习的调制模式识别方法

摘要

本发明公开了一种基于时空特征提取深度学习的调制模式识别方法。该方法包括收集待识别调制模式的信号;构建包括参数估计模块、参数变化模块和时空特征提取模块的自动调制识别深度学习模型,并对其进行训练;采用训练好的自动调制识别深度学习模型对收集的信号进行调制模式识别。本发明为了解决现有技术中的调制识别模型复杂度较高,难以在低模型复杂度的情况下实现高识别准确率的问题,提出了一种基于参数估计和变换的时空特征提取自动调制模式识别深度学习模型,利用该模型进行调制模式识别的参数量要少于现有的基于深度学习的自动调制识别方法,在训练开销方面要低于其他具有同等识别准确率水平的方法。

著录项

  • 公开/公告号CN112910812B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202110207526.7

  • 申请日2021-02-25

  • 分类号H04L27/00(20060101);G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51229 成都正华专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李蕊

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2022-08-23 12:38:23

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