[发明专利]一种基于深度学习的多层次特征提取的调制识别方法有效
| 申请号： | 202110311297.3 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN112702294B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 张江;张航;雒瑞森 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都四合天行知识产权代理有限公司 51274 | 代理人： | 郭受刚 |
| 地址： | 610000 四川*** | 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学习的多层次特征提取的调制识别方法，包括以下步骤：S1：利用一维卷积，探索IQ信号各分量之间的隐藏特征信息；S2：结合二维卷积块，对步骤S1中提取的隐藏特征信息及原始IQ信号进一步特征提取得到高阶空间融合特征，将得到的高阶空间融合特征送入时序特征提取模块的长短期记忆网络，向时序特征提取模块中引入注意力机制，提取出重要的时序特征；S3：集成空间融合特征与时序特征提取模块；S4：将空间融合特征信息和时序特征信息进行互补，完成对多种调制信号的识别；通过强调I/Q信号各分量之间的重要影响，充分挖掘I/Q信号之间的隐藏信息，有效避免了信息的丢失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多层次 特征 提取 调制 识别 方法 | ||
【主权项】：
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