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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：一种基于图像显著性检测的通信信号调制识别方法，它涉及一种通信信号调制识别方法。本发明为了解决现有通信信号调制识别方法不能在低信噪比情况下有效去除时频图像中背景噪声，导致对通信信号的调制识别准确率较低的问题。本发明能够在低信噪比情况下有效去除时频图像中的背景噪声，提高对通信信号的调制识别准确率。本发明属于通信信号调制识别技术领域。

主权项：1.一种基于图像显著性检测的通信信号调制识别方法，其特征在于：所述一种基于图像显著性检测的通信信号调制识别方法是通过如下步骤实现的：步骤一、设置通信信号相关参数，构造通信信号数据集，并进行加噪处理；步骤二、对通信信号数据集进行时频分析变换，得到通信信号时频图像数据集；步骤三、利用图像显著性检测方法对通信信号时频图像数据集进行处理，得到图像显著性通信信号时频图数据集，并分成训练集、验证集与测试集；利用图像显著性检测方法对通信信号时频图像数据集进行处理，得到图像显著性通信信号时频图数据集，并分成训练集、验证集与测试集的具体步骤为：采用基于全局对比度的图像显著性检测算法对通信信号时频图像数据集进行处理，对于其中的任意时频图像I，计算其某个像素点Ik的显著值SIk为： 公式1中，Ii为时频图像I中任意像素点的灰度值，取值范围为[0,255]，进一步重构得到： 公式2中，fn是位于时频图像I中第n个像素点的频数，以直方图形式的呈现；通过LC算法可以比较通信信号时频图中每个像素点的灰度值与其周围区域之间的对比度来确定每个像素点的显著性程度，从而减弱时频图中像素值较低的背景区域噪声的影响，使有用信号区域特征更加明显，最终得到图像显著性通信信号时频图数据集；此外对于所述的对训练集、验证集与测试集的划分，在6dB信噪比下对每种通信信号对应的600张图像显著性通信信号时频图按照4：1：1的比例划分成训练集、验证集以及测试集，对于其它信噪比下每种通信信号对应的100张图像显著性通信信号时频图均作为测试集使用，从而更全面地验证模型性能；步骤四、搭建VGG-16网络模型；步骤五、利用步骤三划分的训练集训练步骤四搭建的VGG-16网络模型，并通过步骤三划分的验证集调整模型训练过程中的超参数并对其相关能力进行初步评估；步骤六、将步骤三划分的测试集输入至经训练与验证后生成的VGG-16网络模型中，输出相关的信号调制方式的分类测试结果，以此来评估应用图像显著性检测方法后对应模型的性能。

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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于图像显著性检测的通信信号调制识别方法