[发明专利]一种基于分数低阶极坐标和深度学习的调制识别方法在审
| 申请号： | 202110394895.1 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113518049A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 栾声扬;周嘉晨;梁兆元;高银锐;赵明龙;陈薇 | 申请（专利权）人： | 江苏师范大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 马进 |
| 地址： | 221116 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于分数低阶极坐标和深度学习的调制识别方法，包括步骤：采集信号并对其进行分数低阶处理；计算分数低阶极坐标特征并制作训练集和测试集；构建与训练轻量化的深度学习网络；测试深度学习网络并进行信号调制识别。本发明所提出的方法涵盖信号种类广泛，且能显著提升在脉冲性噪声干扰条件下信号调制方式的识别准确率，同时轻量化的深度学习网络能够显著降低训练和使用过程中的计算成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分数 低阶 坐标 深度 学习 调制 识别 方法 | ||
【主权项】：
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