公开(公告)号：CN117395112A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311505082.0

申请日：2023-11-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张琦 ,  忻向军 ,  姚海鹏 ,  黄之琦 ,  高然 ,  刘博 ,  田凤 ,  王富 ,  田清华 ,  王拥军 ,  杨雷静 ,  李志沛 ,  李欣颖 ,  潘晓龙 ,  常欢 ,  郭栋 ,  周思彤 ,  田博 ,  董泽

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种信号调制格式识别方法、系统、设备及介质，属于光纤通信领域。该方法构建的多特征输入混合神经网络包括多尺度卷积神经网络和深度神经网络，在提取信号的星座图特征和方向梯度直方图特征后，作为多特征输入混合神经网络的双输入特征，分别输入多尺度卷积神经网络和深度神经网络，以识别信号的调制格式。本发明通过利用不同类型的特征和不同层次的表征，改进了传统单一的基于星座图特征提取的调制格式识别方法，对光纤通信系统中概率整形信号和均匀整形信号的调制格式实现了精准识别。

公开(公告)号：CN115456113A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211310546.8

申请日：2022-10-25

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张琦 ,  忻向军 ,  姚海鹏 ,  黄之琦 ,  高然 ,  田凤 ,  刘炳春 ,  田清华 ,  王拥军 ,  杨雷静 ,  王富

IPC: G06K9/62 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法，首先使用加权线性最小二乘算法的分形维数对信号星座图进行划分，并计算每个区域内的分形维数，将此结果作为图像特征之一；然后利用灰度共生矩阵提取图像在不同方向的特征值，计算它们的均值和方差，并将结果作为另一个特征；最后，将两种特征输入到支持向量机构造的调制格式分类器中，实现对光通信系统中调制格式识别。本发明方法改进了传统单一的基于特征提取的调制识别方法，原理简单，计算复杂度低，对常用调制格式的识别准确度高，且与机器学习算法进行融合，易于从现有系统升级。本方法调制格式平均识别率超过98％。