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申请/专利权人：西南交通大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118158044A
主分类号：H04L27/00
分类号：H04L27/00;G06N3/0464;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及基于三通道的自动调制识别方法，当单输入单输出通信系统接收到未知信号后，对时域信号进行时域离散采样形成时域离散信号，并组成一维复数数据，傅里叶时频域变换得到频域数据，频域数据与时域离散信号组合得到时频域离散信号数据，将时频域离散信号数据中的频率数据馈送入时空频融合网络模型的二维卷积层中，将时域数据中的同相数据和正交数据分别馈送入对应的一维卷积层中，模型根据各种调制格式的特征判断未知信号的调制格式种类。在正信噪比环境下，本发明大幅度提高了对未知电磁频谱信号调制类型的识别精度，并且训练速度较现有模型提升了数倍，针对高维调制信号，能够更好的解决相似信号之间的混淆问题，达到更高的识别精度。
主权项：1.基于三通道的自动调制识别方法，其特征为：当单输入单输出通信系统接收到未知信号后，先对同相正交的时域信号进行时域离散采样，形成时域离散信号，接着将所述时域离散信号组成一维复数数据，进行傅里叶时频域变换，得到频域数据，将所述频域数据与所述时域离散信号组合，得到时频域离散信号数据，将所述时频域离散信号数据中时域数据的同相数据和正交数据分离，然后将时频域离散信号数据中的频率数据馈送入时空频融合网络模型的二维卷积层中，将所述同相数据和正交数据分别馈送入对应的一维卷积层中，所述时空频融合网络模型根据已学习完成的各种调制格式的特有特征，对接收到的未知信号进行推理判断其调制格式的种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 基于三通道的自动调制识别方法
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