[发明专利]一种基于卷积神经网络识别信号调制方式的方法及系统有效
| 申请号： | 201910429537.2 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110166387B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 吴赛;王智慧;段钧宝;丁慧霞;李志;邵炜平;郑伟军;孟萨出拉;李哲;滕玲 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06F18/24;G06F18/241;G06F18/214;G06F18/10;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽辉 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络识别信号调制方式的方法及系统，属于信号检测与识别技术领域。本发明方法，包括：对信号源发出的两路无噪信号的其中一路无噪信号加入噪声；生成高阶累积量和二维矩阵作为训练标签，生成高阶累积量和二维矩阵作为数据输入量；获取多个去噪特征模型，生成识别模型；获取信号源发出的信号，提取I/Q信息，截断I/Q信息的高阶累积量并生成二维矩阵，将二维矩阵送入识别模型中对信号进行调制识别并输出信号调制方式。本发明提高了分类器的泛化能力和识别准确率；降低了实际接收信号样本数，利用无监督去噪声自编码有效抑制噪声的影响，提高最终识别模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 识别 信号 调制 方式 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络识别信号调制方式的方法，所述的方法，包括：控制信号源分别以不同的信号调制方式发出两路无噪信号，对信号源发出的两路无噪信号的其中一路无噪信号加入噪声；提取两路信号的I/Q信息，获取截断的I/Q信息，根据截断的I/Q信息获取未加入噪声的I/Q信息，生成高阶累积量和二维矩阵作为训练标签，根据截断的I/Q信息获取加入噪声的I/Q信息，生成高阶累积量和二维矩阵作为数据输入量；将训练标签和数据输入量接入到卷积神经网络中进行无监督去噪自编码的训练，获取多个去噪特征模型，将多个去噪特征模型接入卷积神经网络根据归一化指数函数Softmax进行训练，生成识别模型；获取信号源发出的信号，提取I/Q信息，截断I/Q信息的高阶累积量并生成二维矩阵，将二维矩阵送入识别模型中对信号进行调制识别并输出信号调制方式。
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