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公开(公告)号：CN111709496A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010828750.3
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的调制方式识别及模型训练方法和装置，所述方法包括：利用完备数据集充分训练基础模型，并利用非完备数据集对目标模型进行预训练；将基础、目标模型的输出，输入到判别器，构建出对抗性迁移学习模型；多次迭代训练所述对抗性迁移学习模型中的目标模型，得到最终的调制方式识别模型。应用本发明可以解决现有的在基于深度学习的自动调制识别场景中遇到的多种数据分布下训练数据不足，导致模型性能较差的情况。
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