龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118250136A
主分类号：H04L27/12
分类号：H04L27/12;H04L27/14
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及自动调制识别技术领域，具体涉及一种多模态注意力机制信号调制识别方法；包括构建并训练基于DAE和LSTM的多模态注意力机制信号分类模型，获取待处理数据输入训练好的多模态注意力机制信号分类模型输出识别结果；所述多模态注意力机制信号分类模型包括DAE时频数据识别模块、LSTM时序数据识别模块和Channel‑Attention模块；本方法实现了融合扩频信号与常规调制信号的分类，并采用多模态输入、DAE网络集成以及注意力机制等方法，在低信噪比条件下有效提升了准确率。
主权项：1.一种多模态注意力机制信号调制识别方法，其特征在于，构建并训练基于DAE和LSTM的多模态注意力机制信号分类模型，获取待处理数据输入训练好的多模态注意力机制信号分类模型输出识别结果；所述多模态注意力机制信号分类模型包括DAE时频数据识别模块、LSTM时序数据识别模块和Channel-Attention模块；多模态注意力机制信号分类模型的训练过程包括以下步骤：S1.获取待分析信号同相正交数据并进行STFT变换，得到信号时频图像；S2.将信号时频图像输入DAE时频数据识别模块，输出特征向量P1；S3.将待分析信号同相正交数据同相正交数据输入LSTM时序数据识别模块，输出特征向量P2；S4.将特征向量P1和特征向量P2共同输入Channel-Attention模块，输出待分析信号的调制识别结果；S5.根据调制识别结果计算训练损失并反向传播，直至模型参数收敛完成训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种多模态注意力机制信号调制识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号