[发明专利]基于深度学习的调制信号识别方法及系统在审
| 申请号： | 202111107840.4 | 申请日： | 2021-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN114024808A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 张琳;雷景仍;周俊成;刘暢 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的调制信号识别方法，包括：生成不同种类含噪声的调制信号；对含噪声的调制信号进行维纳滤波降噪；对降噪后的调制信号进行循环谱估计，提取循环谱二维截面图；构建深度神经网络，将循环谱二维截面图作为输入特征输入深度神经网络中，对深度神经网络进行训练；使用训练好的深度神经网络对未知信号的调制方式进行识别。本发明还提供一种基于深度学习的调制信号识别系统，通过维纳滤波先对调制信号进行降噪处理，能有效减少噪声对识别精度的影响；同时，利用循环谱二维截面图作为输入特征，一方面由于其对噪声并不敏感，能有效减小噪声对于识别结果的影响，另一方面，其能大大减低算法的复杂度，提高识别的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 调制 信号 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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