[发明专利]一种基于深度学习的稳健实时射频信号调制识别方法在审
| 申请号： | 202010308607.1 | 申请日： | 2020-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN111585925A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 谢坚;袁瑞琛;杨欣;汪跃先;王伶;张兆林 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/04;G06N3/08;H04B1/00 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的稳健实时射频信号调制识别方法，将无干扰数据集和有干扰数据集划分为训练集、验证集和测试集，在识别模块建立识别神经网络，并进行训练，将存储的信号输入训练好的识别模块的神经网络输入端进行识别，从而得到识别结果，并不断重新训练网络修正神经网络。本发明可提取到信号的深层特征，有较高的识别率，加速模型更优收敛，增加新的调制方式集，可较快收敛，使得模型适应场景更加灵活，可以方便的实现调制信号的生成与识别，具有多频段、多功能通信能力和很强的灵活性，可以通过增加软件模块容易地增加新的功能，对真实通信环境的干扰和噪声等影响具有较强的稳健性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 稳健 实时 射频 信号 调制 识别 方法 | ||
【主权项】：
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