[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的信号调制识别系统及方法在审
| 申请号： | 202211054696.7 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115982613A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李泊含;刘芸江;李曼 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082;H04L27/00 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 张举 |
| 地址： | 710051 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的信号调制识别系统及方法，涉及信号调制识别技术领域，包括以下步骤：通过信号样本生成单元将基带信号生成不同的调制信号作为数据集；利用两层卷积神经网络模块、多尺度金字塔池化模块、混合级联注意力机制模块和全连接层模块搭建神经网络模型；通过数据集对神经网络模型进行训练；将待测的调制信号输入至训练好的神经网络模型，对调制信号进行识别。本发明提出的基于改进卷积神经网络的调制识别算法，在设计时结合了多尺度金字塔和混合级联注意力机制两种模块，优化网络结构，并提取信号的深层特征使网络进行更好的训练和学习以得到更好的结果，并提高模型对噪声的泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 卷积 神经网络 信号 调制 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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