公开(公告)号：CN109766791B

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN201811589298.9

申请日：2018-12-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 叶方 ,  宋也 ,  孙骞 ,  田园 ,  张思桐 ,  耿笑语 ,  周子涛

IPC: G06F18/00 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于自编码器的通信信号调制识别方法，属于通信技术领域。本发明包括模拟产生各个信噪比下的待分类信号；将待分类的信号进行预处理；使用自编码器对经过预处理的信号进行特征提取；使用核主成分分析KPCA方法对提取的特征进行降维处理；产生数据集，根据降维处理所得特征，随机产生每类调制信号的训练样本和测试样本，得到训练样本集合、测试样本集合以及相应的类标签集合，并对数据集进行归一化处理；用训练样本集合对支持向量机SVM分类器进行训练，将测试样本集合输入训练好的分类器，并计算平均识别率。本发明比时域特征或频域特征具有更好的抗噪声性能；所提取的特征具有更好的类内聚集度和类间分离度；大大减少了计算复杂度；抗噪声性能好。

公开(公告)号：CN109766791A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201811589298.9

申请日：2018-12-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 叶方 ,  宋也 ,  孙骞 ,  田园 ,  张思桐 ,  耿笑语 ,  周子涛

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 一种基于自编码器的通信信号调制识别方法，属于通信技术领域。本发明包括模拟产生各个信噪比下的待分类信号；将待分类的信号进行预处理；使用自编码器对经过预处理的信号进行特征提取；使用核主成分分析KPCA方法对提取的特征进行降维处理；产生数据集，根据降维处理所得特征，随机产生每类调制信号的训练样本和测试样本，得到训练样本集合、测试样本集合以及相应的类标签集合，并对数据集进行归一化处理；用训练样本集合对支持向量机SVM分类器进行训练，将测试样本集合输入训练好的分类器，并计算平均识别率。本发明比时域特征或频域特征具有更好的抗噪声性能；所提取的特征具有更好的类内聚集度和类间分离度；大大减少了计算复杂度；抗噪声性能好。