[发明专利]一种基于深度学习的双阈值开集信号调制识别方法有效
| 申请号： | 202110387161.0 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113052126B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 张焱;何遵文;刘鹏程;张万成;聂锦波 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的双阈值开集信号调制识别方法，属于辐射源识别技术领域。所述方法包括：1)数据集抽取信号，进行特征降维，选择输出效果最好的倒数第二个全连接层的输出；2)输入信号，得到1)输出的64维特征；3)第一次阈值方法来对未知信号进行与底库进行匹配；4)随后按类别统计不同的种类下与输入样本成功匹配的底库样本数量；5)随后根据匹配样本数量的种类最大值与第二阈值比较，确定匹配的种类；6)得到识别调制的信号，还有一部分未知调制方式的信号，再将输出的未知信号作为一个集合；7)将未知信号集合输入孪生神经网络进行迭代聚类，最终识别分类的不同种类未知信号集合。所述方法具有运算简单和识别精度较高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 阈值 信号 调制 识别 方法 | ||
【主权项】：
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