[发明专利]一种用于水下通信调制识别的深度残差网络及系统有效
申请号: | 201811403513.1 | 申请日: | 2018-11-23 |
公开(公告)号: | CN109547374B | 公开(公告)日: | 2021-11-23 |
发明(设计)人: | 王岩;肖静;陈君;张连;杨红芳;崔祥霞 | 申请(专利权)人: | 泰山学院 |
主分类号: | H04L27/00 | 分类号: | H04L27/00;H04B13/02 |
代理公司: | 济南誉丰专利代理事务所(普通合伙企业) 37240 | 代理人: | 高强 |
地址: | 271000 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 水下 通信 调制 识别 深度 网络 系统 | ||
1.一种用于水下通信调制识别的深度残差网络,其特征在于, 包括:
数据预处理层,所述数据预处理层包括第一深度残差网络层,所述第一深度残差网络层用于将接收到的多种调制方式数据进行预处理;
数据特征提取层,所述数据特征提取层包括第二深度残差网络层、第三深度残差网络层和第四深度残差网络层,所述第二深度残差网络层、第三深度残差网络层和第四深度残差网络层对数据特征识别提取能力逐渐增强,经过所述第一深度残差网络层预处理后的数据依次经过所述第二深度残差网络层、第三深度残差网络层和第四深度残差网络层进行数据特征提取;
所述第二深度残差网络层包括:第一深度残差网络单元、第二深度残差网络单元、第三深度残差网络单元和第四深度残差网络单元,所述第一深度残差网络单元包括:第一卷积层、第一批量标准化层和第一激活层;所述第二深度残差网络单元包括:第一数据处理路径和第二数据处理路径,所述第一数据处理路径和第二数据处理路径聚合输出;所述第三深度残差网络单元包括:第一添加层和第二激活层;所述第四深度残差网络单元包括第三数据处理路径和第四数据处理路径,其中所述第三数据处理路径和第四数据处理路径中任一处理路径直接和数据分类结果输出层连接; 批量标准化层用于在后向传播时解决梯度消失问题缓解深度残差难以训练的问题;
数据分类结果输出层,所述数据分类结果输出层包括第五深度残差网络层,所述第五深度残差网络层用于根据所述第四深度残差网络层提取的特征数据进行判断并输出最终识别的调制方式;
训练深度残差网络模型数据和测试深度残差网络模型数据分别独立输入的方式,包括:先将训练模型的数据输入到残差网络中,进行残差网络的训练,当训练完毕后,再将测试模型的数据输入到残差网络中进行对网络模型的准确率测试。
2.根据权利要求1所述的用于水下通信调制识别的深度残差网络,其特征在于,所述第一深度残差网络层将水下通信传输过来的多种调制方式数据,经过数据格式改变,实现多种调制方式数据的预处理。
3.根据权利要求1所述的用于水下通信调制识别的深度残差网络,其特征在于,所述第一数据处理路径由第一结构单元、第二结构单元、第三结构单元和第四结构单元组成,其中:所述第一结构单元包括:第三卷积层、第二批量标准化层和第三激活层;所述第二结构单元包括:基数层,所述基数层由多条数据并列数据路径经过一卷积层生成;所述第三结构单元包括:第三批量标准化层和第四激活层;所述第四结构单元包括:第四卷积层和第四批量标准化层。
4.根据权利要求1所述的用于水下通信调制识别的深度残差网络,其特征在于,所述第三深度残差网络层包括:第五深度残差网络单元、第六深度残差网络单元、第七深度残差网络单元和第八深度残差网络单元,所述第五深度残差网络单元包括:第二添加层和第五激活层;所述第八深度残差网络单元包括:第三添加层和第六激活层,所述第六深度残差网络单元和第七深度残差网络单元均包括两条数据处理路径。
5.根据权利要求1所述的用于水下通信调制识别的深度残差网络,其特征在于,所述第五深度残差网络层包括:第四添加层、第七激活层和输出层。
6.根据权利要求3-5任一项所述的水下通信调制识别的深度残差网络,其特征在于,批量标准化层用于在后向传播时解决梯度消失问题缓解深度残差难以训练的问题。
7.根据权利要求3-5任一项所述的水下通信调制识别的深度残差网络,其特征在于,激活层用于数据处理过程中归一化处理。
8.一种用于水下通信调制识别的系统,其特征在于,包括如权利要求1-7任一项所述的深度残差网络。
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