[发明专利]一种基于强化学习和ConvLSTM网络的自适应调制识别网络结构与方法在审
| 申请号： | 202210329282.4 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN116938654A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 姚彦鑫;陈月 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/092 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明的目的是提供一种基于强化学习和卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)的自适应调制识别网络结构与方法。由传感器(sensor)、卷积神经网络(CNN)、ConvLSTM)、分辨率网络、位置网络、分类网络组成。模拟人类感知特性，先以低分辨率形式对频谱进行全局观察，然后以必要的窄带宽的多次高分辨观察替代无区别的高分辨率全谱带观察。为了实现对循环谱宽带宽图片有用信息有意识的、有序的观测，本发明将强化学习策略的学习委托于ConvLSTM网络实现。为加强学习效果，对每次观察的中心位置和频率分辨率进行强监督，加快模型收敛速度，实现调制信号的识别。实验结果证明，本发明能够提高一定的调制识别准确率，同时很大程度上节省了计算资源，提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 convlstm 网络 自适应 调制 识别 结构 方法 | ||
【主权项】：
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