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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及通信信号调制识别技术，具体涉及一种基于时空卷积网络的信号调制类别识别方法，包括构建并训练时空卷积网络模型，获取待识别调制信号的IQ分量输入训练好的时空卷积网络模型，输出识别结果；所述时空卷积网络模型包括时域特征提取模块、空间特征提取模块和分类识别模块；本发明不仅能够自适应地高准确率对无线信号调制方式进行识别和分类，而且模型复杂度低，更容易部署到资源有限的移动平台和边缘节点上。
主权项：1.一种基于时空卷积网络的信号调制类别识别方法，其特征在于，构建并训练时空卷积网络模型，获取待识别调制信号的IQ分量输入训练好的时空卷积网络模型，输出识别结果；所述时空卷积网络模型包括时域特征提取模块、空间特征提取模块和分类识别模块；时空卷积网络模型的训练过程包括以下步骤：S1.获取训练数据集，其中每一训练样本包括一组调制信号的调制类别，及其IQ分量信号；S2.将IQ分量信号输入时域特征提取模块，得到IQ分量时域特征；S3.将IQ分量时域特征输入空间特征提取模块，得到IQ分量时空特征；S4.将IQ分量时空特征输入分类识别模块，得到识别结果；S5.计算训练损失并反向传播训练模型参数，直至模型收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于时空卷积网络的信号调制类别识别方法
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