[发明专利]一种基于卷积神经网络结构的QAM和PSK信号类内调制分类方法有效
| 申请号： | 201911248935.0 | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN110855591B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 王洪君;王娜;张艳艳;许莹;胡燕南 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 许德山 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络结构的QAM和PSK信号类内调制分类方法，本发明通过对接收到的I/Q两路信号进行绝对值运算处理提升了信号调制识别的分类准确率。本发明针对接收到的I/Q信号，分别对两路信号各自取绝对值；仿真生成高斯白噪声信道下的各调制类型信号数据集，并将其按一定的比例分割作为网络结构的训练、验证及测试使用；利用训练数据进行网络结构参数的训练，以建立输入数据与调制类型的映射关系；训练完毕就可以利用该网络结构对100*2的信号给出调制类型判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 结构 qam psk 信号 调制 分类 方法 | ||
【主权项】：
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