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申请/专利权人：西安科技大学;西安电子科技大学
申请日：2024-01-20
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245792A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06F18/15;G06F18/213;G06F18/2413;G06F18/21;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明属于无线电技术领域，公开了一种基于变分模态分解的小样本无线电信号识别方法及系统。本发明通过利用少量标记数据来实现准确的无线电信号调制识别。该发明采用了新颖的深度学习框架和数据增强等技术手段，进而生成更多多样化的训练样本，从而提高模型对于不同环境和干扰的适应能力，能够有效地提高信号调制分类的准确性和效率，降低对大量标记数据的依赖，从而减少成本和资源消耗。
主权项：1.一种基于变分模态分解的小样本无线电信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，对原始的无线电IQ数据进行归一化预处理；对归一化后的IQ信号进行VMD变分模态分解，将分解后的K种模态数据作为新增数据集，每种无线电数据增加到原来的K倍；步骤二，对归一化后的IQ信号进行手工的增广，增广方式包括左右旋转，上下翻转，对信号进行90°和270°的相位偏移，以及添加高斯白噪声；步骤三，将归一化后原始的IQ信号样本与VMD变分模态分解后的生成样本，手工增广后的生成样本合并，作为训练数据集输入到MResNet神经网络中完成训练；步骤四，完成模型训练后，将测试信号输入到训练好的MResNet网络中，得到测试结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学;西安电子科技大学 基于变分模态分解的小样本无线电信号识别方法及系统
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