[发明专利]一种基于卷积神经网络STBC信号识别方法在审
| 申请号： | 201910897060.0 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110659684A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 闫文君;凌青;张立民;钟兆根;吴昭军 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军航空大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 264001 山东省烟*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种认知无线电中STBC信号识别方法，首先考虑样本多样性和实际接收信号存在多方面因素的影响，建立训练样本；然后对训练样本进行预处理，将一维训练样本预处理为二维训练样本；建立模型框架，将预处理后的样本集输入到模型训练网络，得到最优的网络结构；最后将未知的测试集导入到训练好的网络中识别STBC类型。该方法能在信道参数、噪声系数等参数未知的条件下，识别STBC类型，且在低信噪比下识别效果较好，收敛速度较快，算法的实时性较好。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本 预处理 认知无线电 低信噪比 建立模型 模型训练 网络结构 信道参数 信号识别 噪声系数 测试集 实时性 样本集 二维 算法 收敛 样本 网络 多样性 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络STBC信号识别方法，其特征在于，在将样本集输入到神经网络模型框架前对样本进行预处理，将一维的STBC信号的实部和虚部分开，转换为二维样本集。/n
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