[发明专利]一种基于图神经网络的调制信号分类方法和系统有效
| 申请号： | 202110598753.7 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113392731B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;周锦超;裘坤锋;项靖阳 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/042 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于图神经网络的调制信号分类方法，包括：步骤S1、将I/Q调制信号数据集的每个双通道I/Q调制信号数据处理成四通道信号；步骤S2、将所属四通道信号分别转换成对应的四通道无向网络图信号；步骤S3、采用图神经网络对所述四通道无向网络图信号进行特征提取，得到四通道的特征向量；步骤S4、融合四通道的特征向量为所述每个I/Q调制信号的特征向量，且结合全连接层完成信号的分类；步骤S5、调节可视窗大小，重复步骤S2‑步骤S4步骤至效果最佳。本发明还包括一种图神经网络的调制信号分类系统。本发明能改进现有的可视图算法使其适用于调制信号，贴合调制信号中每个调制符号之间相互较为独立的特性，同时尽可能降低计算时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 调制 信号 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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