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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七二三研究所
摘要：本申请提供一种基于复值累积量神经网络的调制分类方法，方法包括：步骤A，设定复值累积量神经网络的结构；步骤B，使用累积量人工特征提取层，对输入的中频信号r分别进行二阶累积量复值信号与四阶累积量复值信号计算，得到二阶累计量复值信号C20、C21与四阶累积量复值信号C40、C41、C42；步骤C，将输入的中频信号r与二阶累计量复值信号C20、C21、四阶累积量复值信号C40、C41、C42，分别作为列向量进行水平拼接，合并为用于调制分类的累积量人工特征矩阵；步骤D，将累积量人工特征矩阵输入复值深度特征提取层，得到深度特征；步骤E，将深度特征输入特征分类层进行调制分类，输出信号调制结果。本申请通过复值深度特征提取，保留了累积量复值信号中有利于调制分类的相位信息，实现了信号调制分类准确率的提升。
主权项：1.一种基于复值累积量神经网络的调制分类方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A，设定复值累积量神经网络的结构；复值累积量神经网络包括累积量人工特征提取层、复值深度特征提取层和特征分类层；步骤B，使用累积量人工特征提取层，对输入的中频信号r分别进行二阶累积量复值信号与四阶累积量复值信号计算，得到二阶累计量复值信号C20、C21与四阶累积量复值信号C40、C41、C42；其中，C20为r的二阶自累积量复值信号，C21为r与r*的二阶互累积量复值信号，C40为r的四阶自累积量复值信号，C41为r、r、r与r*的四阶互累积量复值信号，C42为r、r、r*与r*的四阶互累积量复值信号，r*表示输入的中频信号r的共轭信号；步骤C，将输入的中频信号r与二阶累计量复值信号C20、C21、四阶累积量复值信号C40、C41、C42，分别作为列向量进行水平拼接，合并为用于调制分类的累积量人工特征矩阵FC；步骤D，将累积量人工特征矩阵FC输入复值深度特征提取层，得到深度特征FD；步骤E，将深度特征FD输入特征分类层进行调制分类，输出信号调制结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国船舶集团有限公司第七二三研究所 一种基于复值累积量神经网络的调制分类方法
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