[发明专利]基于深度学习的调制信号识别方法在审
| 申请号： | 202010046931.0 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111259798A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 李小建 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君泊知识产权代理有限公司 11496 | 代理人： | 王程远 |
| 地址： | 710071 陕西省西安市长安区*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的调制信号识别方法。包括：针对调制信号，采用频域平滑法获取其循环谱图；构建卷积神经网络：采用步长为2的卷积层代替池化层来减小特征映射的范围，使用ReLU激活函数引入非线性，在每一个激活函数之前均做批量标准化，将数据控制在激活函数的有效区间之内；根据调制信号的类型，对信号相应的循环谱图进行标注；以训练集作为卷积神经网络的输入，基于损失函数对卷积神经网络进行训练，以验证集对卷积神经网络的参数进行修正，得到训练好的卷积神经网络；将测试集输入训练好的卷积神经网络，计算评价指标，对分类结果进行评估。利用本发明，可以在调制信号识别场景中，降低人工设参工作量，识别结果更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 调制 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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