- 专利标题: 基于时空图卷积神经网络的无线通信调制模式识别方法
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申请号: CN202210096120.0申请日: 2022-01-26
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公开(公告)号: CN114553648B公开(公告)日: 2023-09-19
- 发明人: 李攀攀 , 谢正霞
- 申请人: 嘉兴学院
- 申请人地址: 浙江省嘉兴市秀洲区康和路1288号光伏科创园2号楼
- 专利权人: 嘉兴学院
- 当前专利权人: 嘉兴学院
- 当前专利权人地址: 浙江省嘉兴市秀洲区康和路1288号光伏科创园2号楼
- 代理机构: 郑州睿途知识产权代理事务所
- 代理商 李伊宁
- 主分类号: H04L27/00
- IPC分类号: H04L27/00 ; G06F18/213 ; G06F18/24 ; G06F18/214 ; G06N3/0442 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的无线通信调制模式识别方法,包括以下步骤:A:对多调制模式的信号数据进行时域和频域双维度的归一化处理,得到包含时域特征和频域特征的射频信号数据集G;B:利用双流时空图的卷积神经网络先对射频信号的特征进行提取操作,之后再进行聚合操作,得到面向射频信号的全局特征和局部特征深度融合的时空特征序列;C:使用基于注意力的编码‑解码深度神经网络模型,对无线信号调制模式进行识别。本发明能够自适应地识别并分类出射频信号的调制模式。
公开/授权文献
- CN114553648A 基于时空图卷积神经网络的无线通信调制模式识别方法 公开/授权日:2022-05-27