[发明专利]一种基于迁移学习的超高阶信号调制格式快速识别方法在审
| 申请号： | 202210145229.9 | 申请日： | 2022-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN114598582A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 刘博;忻向军;任建新;毛雅亚;朱筱嵘;王瑞春;沈磊;吴泳锋;孙婷婷;赵立龙;戚志鹏;李莹 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 姜慧勤 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的超高阶信号调制格式快速识别方法，包括：将带标签的低阶信号作为源域，无标签的超高阶信号作为目标域；构建卷积神经网络模型；应用领域自适应方法对构建的卷积神经网络模型进行训练，得到预训练的卷积神经网络模型；将从源域中学到的知识和预训练的卷积神经网络模型迁移到目标域中，利用目标域对预训练的卷积神经网络模型的参数进行微调，得到具有识别能力的卷积神经网络模型；在信号接收端，将接收到的信号预处理后送入具有识别能力的卷积神经网络模型，得到信号调制格式识别结果。本发明通过引入迁移学习，可以在极有限的训练时间、训练样本数量的基础上，准确恢复出原始信号，实现通信系统的可靠、高效传输。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 超高 信号 调制 格式 快速 识别 方法 | ||
【主权项】：
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