[发明专利]一种基于MDS-CNN的干扰信号分类识别方法及系统在审
| 申请号： | 202111236109.1 | 申请日： | 2021-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN113887506A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 李新波;崔浩;孙子凤;关博;左昕雨;王旺;李卓 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 赵兴华 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及了一种基于MDS‑CNN的干扰信号分类识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取不同干扰类型不同干噪比下的干扰信号，作为干扰信号样本，构建干扰信号数据集；采用多维缩放算法对干扰信号数据集进行降维，得到降维后的干扰信号数据集；利用降维后的干扰信号数据集对CNN模型进行训练，获得训练后的CNN模型；获取通信系统的干扰信号；对通信系统的干扰信号进行降维后，输入训练后的CNN模型进行识别。并发明将多维缩放算法与CNN网络结合，利用多维缩放算法对数据进行压缩提高训练和识别速度，利用CNN网络实现干扰信号的准确识别，实现了对干扰信号进行准确、快速的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mds cnn 干扰 信号 分类 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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