[发明专利]基于倒残差深度神经网络的干扰识别方法和装置有效
| 申请号： | 202210781968.7 | 申请日： | 2022-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN114866172B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 张晓瀛;靳增源;魏急波;赵海涛;熊俊;辜方林;谭思源;刘琰 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/345 | 分类号： | H04B17/345;H04L41/16;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于倒残差深度神经网络的干扰识别方法和装置，属于无线通信技术领域。所述方法包括：将干扰信号的时频图像和真实类别组成训练集；将训练集中的时频图像输入基于通道、时间和频率的三重注意力模块的倒残差深度神经网络进行识别，输出干扰信号的预测类别；将训练集中的真实类别和预测类别输入预先构建的损失函数对倒残差深度神经网络进行训练，得到训练好的倒残差深度神经网络；将待识别的干扰信号输入训练好的倒残差深度神经网络进行识别，得到干扰信号类别。采用本方法能够根据三重注意力模块从时频图像中提取包含时频域和通道域的综合干扰特征，充分利用了时频图像中多个维度的干扰特征信息，有效提高了干扰识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 倒残差 深度 神经网络 干扰 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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