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申请/专利权人：北京计算机技术及应用研究所;北京航天爱威电子技术有限公司

摘要：本发明涉及一种基于集成学习和增量学习的无线电信号调制类型识别方法，属于信号识别和深度学习领域。本发明的方法包括：输入无线电信号数据并进行预处理、数据集标注、将无线电信号数据转成IQ信号、将处理后的无线电信号转换成二维星座图、数据集划分、将数据输入分类模型、判断无线电信号类别、重新划分样本集，循环执行分类过程、保存少数样本用于后续模型的训练、输出最终训练好的模型作为无线电信号调制方式识别的最终模型。本发明充分利用不同模型的优势，覆盖无线电调制信号的全类别识别，同时结合增量学习的思想，实现对实时采集的无线电信号进行训练和识别，保证模型在识别新类别的基础之上，依然保持对已有类别的识别能力。

主权项：1.一种基于集成学习和增量学习的无线电信号调制类型识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、输入无线电信号数据并进行预处理：对输入的无线电信号进行截取获得信号样本；S2、数据集标注：通过聚类的方法将少量已知调制方式类别的样本和未知调制方式类别的样本放在一起进行聚类，未知调制方式类别的标签按照聚类在一起的已知样本的类别进行标注，一起送进后续的分类模型进行训练；S3、将无线电信号数据转成IQ信号；S4、将处理后的无线电信号转换成二维星座图：将S3得到的IQ信号绘制在以同向分量为横轴，正交分量为纵轴的坐标系中，得到信号的二维星座图；S5、数据集划分：S4得到的所有二维星座图数据随机均分成n个子数据集；S6、将数据输入分类模型：将S5划分的每个小数据集分别输入到n个不同的模型进行训练；S7、判断无线电信号类别：基于集成学习的装袋Bagging思想，对S6中的每个模型的输出的调制方式类别的判别概率进行比较，选择判别概率最大的分类类别作为本轮的输出类别；S8、重新划分样本集，循环执行步骤S5-S6预设的次数；S9、保存少数样本用于后续模型的训练，跳转到步骤S1，同时执行S10；S10、输出最终训练好的模型作为无线电信号调制方式识别的最终模型；该最终模型根据输入的无线电信号数据判断其调制方式的类别。

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