[发明专利]一种基于深度学习的调制识别方法在审
| 申请号： | 202010405360.5 | 申请日： | 2020-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN111917674A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 李玮;张刚林;郭敏捷 | 申请（专利权）人： | 长沙学院 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) 11589 | 代理人： | 张铁兰 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的调制识别方法。本发明中，通过预先训练好的卷积神经网络模型对待识别的无线通信信号进行识别，加快了对待识别无线通信信号识别的效率，且降低了对无线通信信号识别的错误率，此外，由于本发明采用深度卷积神经网络对无线通信调制信号进行识别，采用深度卷积神经网络降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，而且卷积神经网络采用原始图像作为输入，可以有效的从大量样本中学习到相应地特征，避免了复杂的特征提取过程，且还可以在信噪比很低的情况下获得很高的识别正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 调制 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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