[发明专利]一种基于CNN和组合高阶谱图像的调制样式识别方法和系统有效
| 申请号： | 202110782131.X | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113542171B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李肯立;叶文华;周旭;刘楚波;陈岑;肖国庆;阳王东 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙) 42233 | 代理人： | 宋业斌 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN和组合多种高阶谱特征图像的调制样式识别方法，包括：接收来自信号源的射频信号，对该射频信号进行模数转换，以得到数字信号，对该数字信号先后进行数字下变频和滤波处理，以得到I/Q数据，对I/Q数据进行预处理，以得到组合高阶谱图像，获取得到的I/Q数据的信噪比，并判断该信噪比是否大于等于预设阈值，如果是则将得到的组合高阶谱图像输入训练好的第一卷积神经网络模型，以得到调制样式识别结果。本发明针对信号在不同信噪比下各高阶谱特性差异较大，本发明训练了两个卷积神经网络模型，提高了鲁棒性，并能对BPSK、QPSK、8PSK、16APSK、32APSK、16QAM、32QAM等信号进行调制样式识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 组合 高阶谱 图像 调制 样式 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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