[发明专利]一种基于伪星座图的卷积神经网络调制识别方法有效
| 申请号： | 202110977786.2 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113822162B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 徐文波;宋世杰;王照英;王思野 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;H04L27/00 |
| 代理公司： | 北京太兆天元知识产权代理有限责任公司 11108 | 代理人： | 杨翼林 |
| 地址： | 100088 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 星座图 卷积 神经网络 调制 识别 方法 | ||
1.一种基于伪星座图的卷积神经网络调制识别方法，其特征在于，包括：
获取时域样本和星座图的信息；
将所述时域样本和灰度化星座图的像素值进行合成，以形成伪星座图，所述时域样本承载时间相关性的信息，所述灰度化星座图的像素值承载星座点分布的信息；
使用采样值相位或者信号同相分量和正交分量表征时间相关性；
将所述伪星座图输入后续卷积神经网络；
使用预设的卷积核对所述卷积神经网络进行优化，以形成卷积神经网络模型；
使用所述卷积神经网络模型对待识别信号进行调制识别。
2.根据权利要求1所述的基于伪星座图的卷积神经网络调制识别方法，其特征在于，将所述时域样本和灰度化星座图的像素值进行合成，以形成伪星座图的步骤包括：
将原始星座图转换成灰度图像，将所述灰度图像的像素矢量化为第一通道U的输入；
将待识别信号的相位按行依次填入第二通道V1；
将所述第一通道U和所述第二通道V1合并，获得PCCPH伪星座图。
3.根据权利要求1所述的基于伪星座图的卷积神经网络调制识别方法，其特征在于，将所述时域样本和灰度化星座图的像素值进行合成，以形成伪星座图的步骤包括：
将待识别信号的实部按行依次填入第二通道V1，将所述待识别信号的虚部按行依次填入第三通道V2；
将所述第一通道U、所述第二通道V1和所述第三通道V2合并，获得PCCIQ伪星座图，所述PCCIQ伪星座图使用所述待识别信号的的实部和虚部传递时间相关性的信息。
4.根据权利要求1所述的基于伪星座图的卷积神经网络调制识别方法，其特征在于，所述使用预设的卷积核对所述卷积神经网络进行优化，以形成卷积神经网络模型的步骤包括：
使用预设的卷积核的EN-inception块替换卷积神经网络的inception块，以形成改进后的GoogLeNet模型。
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