公开(公告)号：CN119025964A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411121730.7

申请日：2024-08-15

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李赞 ,  刘建恬

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  H04L27/00 ,  H04B7/185

Abstract: 基于时频Transformer模型的低轨卫星通信信号识别方法，本发明涉及低轨卫星通信信号识别方法，属于无线通信、卫星通信、深度学习领域。本发明的目的是为了解决现有方法针对调制后的OFDM信号的调制方式的识别准确率低、效率低的问题。过程为：获得带标签的调制后的OFDM信号数据，将调制后的OFDM信号数据作为训练集；构建深度学习模型，将训练集作为深度学习模型的输入，分类结果作为深度学习模型的输出，对深度学习模型进行训练，直至收敛，获得训练好的深度学习模型；采集待测的调制后的OFDM信号数据，将待测的调制后的OFDM信号数据输入训练好的深度学习模型，训练好的深度学习模型输出分类结果。