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公开(公告)号：CN119135489A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411302521.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L27/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于深度学习的通信信号调制识别方法，属于信号调制识别领域。通用的信号调制方式识别模型是根据识别需求制定完全不同的识别系统，提取信号特征依赖个人经验，为了在复杂背景环境下既快又准地进行信号调制，设计基于深度学习的通信信号调制识别方法，通信信号数据集为公开数据集RML2016.10A；采用短时傅里叶变换提取通信信号时频特征，将通信信号在时间和频率上进行局部化分析，时频图中的每个点代表在相应的时间和频率上信号的特性；构建卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM结合的通信信号调制识别网络模型，将经短时傅里叶变换提取到的时频特征作为网络模型的输入，通过网络模型输出通信信号的调制方式。本发明提高了识别结果的精度。
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