公开(公告)号：CN114548201A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202111348246.4

申请日：2021-11-15

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 段瑞枫 ,  李欣泽 ,  张海燕 ,  赵元琳

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种无线信号的自动调制识别方法、装置、存储介质及设备，属于通信技术领域。所述方法包括：将样本集输入创建的神经网络模型中，样本集中的样本中包括无线信号、信噪比、信道信息和实际调制类型；对于每个样本，利用第一卷积层对样本进行特征提取和降维；利用密集跳连机制对得到的第一特征图生成不同分辨率的特征图并进行融合，利用压缩激励机制在每个通道上对融合后的特征图进行乘法加权，得到在通道维数上进行校准的第二特征图；利用第二卷积层对第二特征图进行降维；利用全连接层对得到的第三特征图进行分类，得到预测调制类型；根据预测调制类型和实际调制类型调整模型参数。本申请可以获得准确的信号相幅信息。

公开(公告)号：CN114548201B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202111348246.4

申请日：2021-11-15

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 段瑞枫 ,  李欣泽 ,  张海燕 ,  赵元琳

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种无线信号的自动调制识别方法、装置、存储介质及设备，属于通信技术领域。所述方法包括：将样本集输入创建的神经网络模型中，样本集中的样本中包括无线信号、信噪比、信道信息和实际调制类型；对于每个样本，利用第一卷积层对样本进行特征提取和降维；利用密集跳连机制对得到的第一特征图生成不同分辨率的特征图并进行融合，利用压缩激励机制在每个通道上对融合后的特征图进行乘法加权，得到在通道维数上进行校准的第二特征图；利用第二卷积层对第二特征图进行降维；利用全连接层对得到的第三特征图进行分类，得到预测调制类型；根据预测调制类型和实际调制类型调整模型参数。本申请可以获得准确的信号相幅信息。