[发明专利]一种基于深度协同训练的数字调制信号识别方法有效
| 申请号： | 202110995377.5 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113705787B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 罗程;王卫东;甘露;廖红舒 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;宜宾电子科技大学研究院 |
| 主分类号： | G06N3/0442 | 分类号： | G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习技术领域，具体是涉及一种基于深度协同训练的数字调制信号识别方法。本传统的基于深度学习的数字调制信号识别方法需要大量有标记的数据样本进行训练。在实际通信活动中，仅容易获得大量未标记信号样本，获取人工标记成本高且效率低。本发明搭建了两个CLDNN网络进行协同训练，利用生成对抗实现视图的差异化，充分利用大量无标记样本辅助少量有标记样本下的学习，有效地提升了识别准确率，增强了深度学习在数字调制信号识别任务中的可行性和实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 协同 训练 数字 调制 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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