[发明专利]基于数据增强和卷积神经网络的信号调制识别算法在审
| 申请号： | 202110649508.4 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113536919A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 张承畅;徐余;余洒 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 为了提高调制识别的正确率，本发明提出基于数据增强和卷积神经网络的信号调制识别算法。本发明首先把数据集RML2016.10a里的时域信号处理成星座图，并把图片按8:2的比例分为训练集和测试集；其次对训练集分别使用旋转、随机擦除、翻转、CutMix 4种数据增强方法进行处理，得到4种增强后的训练集；然后把4种增强后的训练集分别输入到GoogleNet网络中进行训练，根据反向传播不断优化网络参数，得到训练好的网络。最后把测试集送进训练好的GoogleNet网络中进行测试，绘制出正确率随信噪比变化的曲线，对比不同数据增强方法对正确识别率的改善效果，得到最优的数据增强方法。相比于其他没有进行数据增强的调制识别算法，本发明减小了模型过拟合的风险，提高了模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 增强 卷积 神经网络 信号 调制 识别 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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