公开(公告)号：CN117880031A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410103724.2

申请日：2024-01-23

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李建清 ,  李文科 ,  王姣 ,  黄浩 ,  刘佳旭 ,  王珂 ,  王宏

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于信号参数估计的通信信号的调制识别优化方法，首先构建训练用的数据集，再构建并训练信号参数识别多任务深度卷积神经网络，然后构建并训练信号调制识别深度卷积神经网络得到预训练模型，然后在小范围参数数据集内fine‑tune，最后用测试样本集获得通过参数估计优化后的调制识别准确率。本发明的方法使用repvgg作为主干结构部署后具有更快的推理速度，使用深度卷积神经网络对信号参数的识别，并充分将结果利用到进一步的训练与处理中，这使得调制识别任务充分利用信号的参数信息，而不仅仅是靠信号的波形信息进行特征提取，并且使用fine‑tune能够在训练时间更少的情况下在下行调制识别的任务中保持和重新训练相近甚至更优的信号调制识别效果。