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发明公开
一种基于深度学习双输入网络模型的无线电信号检测方法有权

公开(公告)号：CN113780107A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110973504.1

申请日：2021-08-24

Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司

Inventor： 王珂 , 王圣川 , 邓跃兵 , 周祥明 , 雷金华

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

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习双输入网络模型的无线电信号检测方法，包括：步骤S10，对用于训练的无线电信号波形文件进行波形数据处理，得到定制化数据集；所述定制化数据集包括训练波形文件、训练信号语图以及样本标签；步骤S20，将定制化数据集输入深度学习双输入网络模型进行训练，待损失值收敛后停止训练，得到训练好的深度学习双输入网络模型；步骤S30，对待预测的无线电信号波形文件进行波形数据处理，得到待预测数据集；所述待预测数据集包括待预测波形文件以及待预测信号语图；步骤S40，将待预测数据集输入训练好的深度学习双输入网络模型进行预测。本发明中即使信号语图中信号和噪声相似，依然能够有较好的检测结果。

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