[发明专利]信号调制模式识别方法及设备

权利要求书

1.一种信号调制模式识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的调制信号；

生成所述待识别的调制信号的星座图；

将所述星座图转化为热度图；

基于预先训练的调制模式识别模型，对所述热度图进行识别，得到所述待识别的调制信号的调制模式，其中，所述调制模式识别模型为深度神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调制模式识别模型，具体用于对所述热度图进行识别，得到所述待识别的调制信号的调制模式和信噪比。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述星座图转化为热度图，包括：

获取所述星座图各像素中的所述待识别信号的信号矢量点的数量；

根据所述信号矢量点的数量计算各所述像素点中的点密度；

根据所述点密度的大小为各像素点匹配相应的预设颜色，得到所述热度图，其中，不同点密度对应不同的预设颜色。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述星座图各像素中的所述待识别信号的信号矢量点的数量之前，还包括：

将所述星座图的初始分辨率转化为预设分辨率，以使所述星座图中的各像素大小一致。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取训练样本的星座图；

将所述训练样本的星座图转化为训练样本热度图；

提取所述训练样本热度图中不同区域的颜色特征，并标注所述训练样本热度图的调制模式和信噪比，训练得到所述调制模式识别模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本的星座图，包括：

确定信噪比范围及预设步长因子，以获取不同比例的预设信噪比；

将训练信号在预设调制模式下，以各所述预设信噪比分别生成不同的所述训练样本的星座图。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设调制模式包括：2psk、4psk、8psk、16qam、32qam、64qam中的至少一种。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取不同比例的预设信噪比之后，还包括：

获取预设信噪比精度；

根据所述预设信噪比精度将不同比例的所述预设信噪比划分为多个子信噪比范围，并为每个子信噪比范围分别匹配子信噪比；

将各所述子信噪比范围中生成的训练样本的星座图，作为子信噪比的训练样本的星座图，以使得到的所述调制模式识别模型识别训练信号的信噪比为所述子信噪比。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度神经网络为ResNet50卷积神经网络。

10.一种信号调制模式识别设备，其特征在于，包括：

处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如权利要求1-9任一项所述的方法。