- 专利标题: 基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法
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申请号: CN202010138848.6申请日: 2020-03-03
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公开(公告)号: CN111404852B公开(公告)日: 2021-04-13
- 发明人: 高明 , 黄凤杰 , 李靖 , 潘毅恒 , 廖覃明
- 申请人: 西安电子科技大学
- 申请人地址: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号西安电子科技大学(北校区)
- 专利权人: 西安电子科技大学
- 当前专利权人: 西安电子科技大学
- 当前专利权人地址: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号西安电子科技大学(北校区)
- 代理机构: 郑州芝麻知识产权代理事务所
- 代理商 董晓勇
- 主分类号: H04L27/00
- IPC分类号: H04L27/00 ; G06N3/04
摘要:
本发明涉及一种基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法,具体步骤如下:1、获取样本:接收端接收N条样本信号并分别进行处理,获取到N个行向量H和N个标签;行向量H的获取方法为:接收端对信号进行采样处理得到离散序列,提取离散序列的振幅得到行向量A;对离散序列进行傅里叶变换得到频谱序列,提取频谱序列的幅度得到行向量FFT;横向合并行向量A和行向量FFT得到行向量H;标签的获取方法为:应用one‑hot编码法则将信号的调制方式编码,得到标签;将N个行向量H和N个标签组成样本;2、构建一维卷积神经网络;3、采用样本训练一维卷积神经网络;4、应用训练好的一维卷积神经网络识别信号的调制方式;本发明的识别准确率高﹑抗噪性能好﹑鲁棒性强。
公开/授权文献
- CN111404852A 基于振幅和频谱幅度特征的调制方式识别方法 公开/授权日:2020-07-10