公开(公告)号：CN113822162B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202110977786.2

申请日：2021-08-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 徐文波 ,  宋世杰 ,  王照英 ,  王思野

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  H04L27/00

Abstract: 本发明提供一种基于伪星座图的卷积神经网络调制识别方法，将时域样本和灰度化星座图的像素值进行合成形成伪星座图，将伪星座图输入后续卷积神经网络，使用预设的卷积核对卷积神经网络进行优化形成卷积神经网络模型，使用卷积神经网络模型对待识别信号进行调制识别。本发明提供的技术方案在同样使用卷积神经网络模型的情况下，解决了传统星座图方法对MFSK信号识别能力弱的问题，从而提高了调制识别的整体准确率。本发明提供的技术方案在信噪比不低于10dB条件下，对多种PSK、FSK和QAM调制方式的平均识别准确率高于0.99，远远高于基于传统星座图的卷积神经网络的识别结果。在输入大小相同的条件下，本发明提供的技术方案具有更低的复杂度。

公开(公告)号：CN113822162A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202110977786.2

申请日：2021-08-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 徐文波 ,  宋世杰 ,  王照英 ,  王思野

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H04L27/00

Abstract: 本发明提供一种基于伪星座图的卷积神经网络调制识别方法，将时域样本和灰度化星座图的像素值进行合成形成伪星座图，将伪星座图输入后续卷积神经网络，使用预设的卷积核对卷积神经网络进行优化形成卷积神经网络模型，使用卷积神经网络模型对待识别信号进行调制识别。本发明提供的技术方案在同样使用卷积神经网络模型的情况下，解决了传统星座图方法对MFSK信号识别能力弱的问题，从而提高了调制识别的整体准确率。本发明提供的技术方案在信噪比不低于10dB条件下，对多种PSK、FSK和QAM调制方式的平均识别准确率高于0.99，远远高于基于传统星座图的卷积神经网络的识别结果。在输入大小相同的条件下，本发明提供的技术方案具有更低的复杂度。