CNN联合L1正则化的智能通信信号调制模式识别方法

摘要

本发明公开的一种CNN联合L1正则化的智能通信信号调制模式识别方法，旨在提供一种解决传统调制识别方法的时效性、准确性的智能通信信号调制模式识别方法。本发明通过下述技术方案实现：首先把原始信号样本按时序输入第一层LCN卷积神经网络，提取原始信号完整性的全部低级特征；第二层以第一层的输出作为本层的输入，将卷积后得到的结果进行L1正则化并输出至第三层；第二层及第三层通过降采样以及多次迭代，提取出新维度特征，同时消除时序信息对提取出的特征的干扰；第四层作为全连接层，将第三层的输出作为本层的输入，把所有局部特征结合成全局特征，选用归一化指数函数softmax给出N类调制模式的概率，识别出信号调制类型。