[发明专利]基于深度学习的通信信号调制方式开集识别方法及系统有效
| 申请号： | 202210095612.8 | 申请日： | 2022-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN114567528B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 章昕亮;李天昀;龚佩;刘人玮;查雄;唐文岐;寸陈韬;朱家威 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06F18/23213;G06F18/22;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于无线电通信领域，特别涉及一种基于深度学习的通信信号调制方式开集识别方法及系统，利用质心向量和信号样本特征向量之间相似度矩阵来对深度神经网络进行训练优化，并依据质心向量和信号样本特征向量之间的相似度分布来设置对应调制类别下用于拒绝未知类的阈值，其中，质心向量为已知类别的基带理想调制信号的特征向量，且每个已知调制类别对应一个质心向量；利用深度神经网络来获取待识别信号集中目标通信信号与质心向量之间的相似度集合，将相似度集合中最大值对应的类别作为预测类别，并将该最大值与设置的阈值进行比较来判别该预测类别是否为未知类。本发明保持对已知信号识别性能同时，可拒绝未知信号，便于自动调制识别中的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 通信 信号 调制 方式 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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- 一种基于注意力机制与多特征融合的自动调制识别方法-202210049075.3
- 刘新华;舒细兵;旷海兰;马小林 - 武汉理工大学
- 2022-01-17 - 2023-09-01 - H04L27/00
- 本发明公开了一种基于注意力机制与多特征融合的自动调制识别方法，该方法将信号三流输入网络，使用CNN和LSTM提取空间特征与时序特征，并通过注意力机制与高斯噪声微调特征向量，最后使用全连接层实现调制分类。本发明将公开数据集的数据进行信号预处理；构建基于注意力机制与多特征融合的自动调制识别网络；实时采集IQ数据，并数据预处理后送入网络识别调制方式。本发明充分考虑了不同网络之间的互补性以及不同信号表示反映的多种特征，利用CNN和LSTM的组合结构提取信号空间上和时间上的相关特征，提高了调制识别的精度，能够很好地运用到非合作通信系统中。
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