[发明专利]基于卷积神经网络的FSK信号识别方法在审
| 申请号： | 202210879133.5 | 申请日： | 2022-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN115277324A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 王珂;楚鹰军;王圣川;张俊;景亮 | 申请（专利权）人： | 电信科学技术第五研究所有限公司 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;H04L27/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 叶明博 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于卷积神经网络的FSK信号识别方法，涉及信号识别领域，包括S1、生成FSK信号；S2、处理FSK信号获得瞬时频率数据和一阶频谱数据；S3、构建数据集；S4、数据集导入训练深度学习卷积神经网络模型；S5、均匀切分待预测信号的原始IQ数据，进行瞬时频率和一阶频谱计算得到信号预测样本；S6、信号预测样本导入优化后的深度学习卷积神经网络模型进行预测得到预测结果；S7、确定待预测信号的识别结果；本发明具有较高的识别准确率，传统多信号类型识别方法需构建决策树，而该方法复杂、条件阈值因信号强弱很难设定，在信噪比较低的情况下，准确率不能保证，而本发明使用了深度学习的方式将信号的不同特征融合并提取出来，具有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 fsk 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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