[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的信道编码参数识别方法在审
| 申请号： | 202010293872.7 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111490853A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 李建清;王姣;王宏 | 申请（专利权）人： | 成都海擎科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L1/00 | 分类号： | H04L1/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 刘冬静 |
| 地址： | 610000 四川省成都市中国(四川)自由*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的信道编码参数识别方法，包括以下步骤：S1、模拟通信链路结构，生成信道编码参数识别数据集；S2、对信道编码参数识别数据集的数据进行归一化，并将信道编码参数识别数据集划分为训练样本集、验证样本集与测试样本集；S3、构建基于深度卷积神经网络的信道编码参数识别模型；S4、训练深度卷积神经网络模型；S5、用测试样本集获得信道编码参数识别的识别准确率。本发明使用基于深度卷积神经的信道编码参数识别网络模型，可以自动提取不同信道编码的通信信号特征，简化了通信信号特征提取的步骤，提高了无线电信号识别的效率，能够快速解决复杂通信环境下信道编码参数识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 信道编码 参数 识别 方法 | ||
【主权项】：
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