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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种频谱自适应的AMC场景迁移方法，属于信号处理领域；具体为：首先，基于软件无线电USRP的通信信号采集系统，采集瑞利多径衰落信道和莱斯多径衰落信道场景下的AMC仿真信号数据集；然后，分别将两个信道AMC实采信号数据作为源域和目标域；接着，将有标签的源域数据和无标签的目标域数据进行预处理，将其分别转化为复信号后进行离散傅里叶变换DFT，依次输入频谱自适应模块，通过设定长度比例L进行频谱交换信号，得到适应信号；最后，将适应信号输入FCAN网络，通过损失函数和优化器adamw，利用反向传播训练，更新频谱自适应模块的长度比例L，并得到最终分类结果。本发明减少了信道中噪声的影响，从而减少源域与目标域信号分布的差异性，实现从无人机有直达径场景到无直达径场景的调制特征迁移，提升模型在无直达径场景下的识别效果。

主权项：1.一种基于频谱自适应的AMC场景迁移方法，其特征在于，具体步骤如下：首先、基于软件无线电USRP的通信信号采集系统，采集瑞利多径衰落信道和莱斯多径衰落信道场景下的AMC仿真信号数据集；并将瑞利多径衰落信道的AMC实采信号数据作为源域，莱斯多径衰落信道的AMC实采信号作为目标域；然后、将有标签的源域数据和无标签的目标域数据进行预处理，将其分别转化为复信号后进行离散傅里叶变换DFT；将经过DFT的各信号依次输入频谱自适应模块，通过设定长度比例L进行频谱交换信号，得到适应信号；具体步骤如下：步骤101，定义掩码代码ML,n＝1n∈[LN:]，除了单侧边缘区域为1外，其他均为0；设定长度比例L∈0,1；L初始值人为设定；步骤102，将源域信号幅度的高频分量被目标域信号xt的高频分量所取代，进行修改；修改后的源域信号幅度频谱表示为： 其中，代表离散傅里叶变换后频谱的幅度分量，目标域信号的频谱幅度经过掩码ML后，高频分量不变，其余部分为0；源域信号的频谱幅度经过对掩码取反得到的后，低频分量不变，其余部分为0；二者共同组成了修改后的频谱幅度分量步骤103，源域信号修改后的频谱幅度分量以及未经修改的频谱相位分量通过离散傅里叶逆变换IDFT进行处理，并映射回信号xs→t，得到最终的频谱交换后的源域适应信号；频谱交换过程形式化为： 其中，F-1代表离散傅里叶逆变换；最后、将适应信号输入FCAN网络，通过损失函数和优化器adamw，利用反向传播训练，更新频谱自适应模块的长度比例L，并得到最终分类结果。

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百度查询： 北京航空航天大学 一种基于频谱自适应的AMC场景迁移方法