[发明专利]一种残差神经网络模型及其信号调制识别方法在审
| 申请号： | 202310293400.5 | 申请日： | 2023-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN115994303A | 公开（公告）日： | 2023-04-21 |
| 发明（设计）人： | 谢智东;谭信;白佳俊;李创 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京云科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11483 | 代理人： | 王素贞 |
| 地址： | 100070 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种残差神经网络模型及其信号调制识别方法，包括6层残差栈及两次全连接，第一层全连接节点为128，第二层全连接节点为24；每个残差栈设计包含1次线性卷积层、3个残差单元和1次最大池化，残差单元中经一次线性整流函数激活的卷积操作后，输入数据与输出结果跳跃连接；残差栈输入为维度1024*2的数据，卷积层为含32个滤波器的1*1窗口卷积；第一层残差栈卷积核为(3,2)，最大池化为(2,2)；输出维度为512*1后，第二层至第六层残差栈卷积核均为(3,1)，最大池化均为(2,1)；将维度1024*2的采样信号数据输入训练好的残差神经网络模型，输出即为识别的调制类型。本发明在实现自动特征学习的同时，识别精度优于现有模型，训练时长大幅缩短，有效降低了硬件算力需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 及其 信号 调制 识别 方法 | ||
【主权项】：
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