[发明专利]一种基于深度学习的增量调制识别模型生成方法在审
| 申请号： | 202011536524.4 | 申请日： | 2020-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114662552A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 马丕明;陈梦寒;凌洁;王一竹 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 许德山 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的增量调制识别模型生成方法，属无线通信的非协作通信领域。该模型包括0阶段及顺序排列的后续阶段,其中0阶段包含数据处理模块和原始网络训练模块；之后的每个阶段包含数据处理模块和增量学习模块；其中各个阶段中的数据处理模块与原始网络训练模块或增量学习模块相连接，该方法以数字调制信号为研究对象，通过数据处理模块将调制信号转换成可用于训练模型的形式来对模型进行增量训练，训练后更新模型使其能准确识别本阶段及本阶段以前的调制信号，减少了模型重新训练的时间，更贴近于实际应用场合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 增量调制 识别 模型 生成 方法 | ||
【主权项】：
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