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公开(公告)号：CN112364851B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110039426.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请中一个或多个实施例提供一种自动调制识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待测信号样本、真实有样本类别数据和语义向量；获取生成对抗网络模型；将零样本类别语义向量输入生成对抗网络模型以生成零样本类别数据；获取分类器模型；将待测信号样本输入分类器模型以得到识别结果。本申请通过利用有样本类别语义向量训练生成对抗网络模型，从而通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，以解决部分调制信号没有样本的问题，在得到了分类性能优越的分类器模型的同时，通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，达到减少收集训练数据的难度的目的。
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公开(公告)号：CN112364845B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110032828.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种信噪比评估方法、装置、电子设备和存储介质，包括：采集遥控环境信号；使用信噪比评估模型对所述遥控环境信号进行评估，得到信噪比评估结果；其中，所述信噪比评估模型是通过利用波形数据集训练神经网络模型得到的；通过生成跳频信号来模拟无人机遥控信号训练卷积神经网络模型，用训练好的信噪比评估模型来评估实际无人机遥控信号环境，能够准确高效地对无人机遥控信号环境进行信噪比评估，为解决无人机信号信道分配和探查无人机信号功率的问题提供了有效的信息。
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公开(公告)号：CN112364845A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202110032828.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种信噪比评估方法、装置、电子设备和存储介质，包括：采集遥控环境信号；使用信噪比评估模型对所述遥控环境信号进行评估，得到信噪比评估结果；其中，所述信噪比评估模型是通过利用波形数据集训练神经网络模型得到的；通过生成跳频信号来模拟无人机遥控信号训练卷积神经网络模型，用训练好的信噪比评估模型来评估实际无人机遥控信号环境，能够准确高效地对无人机遥控信号环境进行信噪比评估，为解决无人机信号信道分配和探查无人机信号功率的问题提供了有效的信息。
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公开(公告)号：CN112364851A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202110039426.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请中一个或多个实施例提供一种自动调制识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待测信号样本、真实有样本类别数据和语义向量；获取生成对抗网络模型；将零样本类别语义向量输入生成对抗网络模型以生成零样本类别数据；获取分类器模型；将待测信号样本输入分类器模型以得到识别结果。本申请通过利用有样本类别语义向量训练生成对抗网络模型，从而通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，以解决部分调制信号没有样本的问题，在得到了分类性能优越的分类器模型的同时，通过生成对抗网络模型生成零样本类别数据，达到减少收集训练数据的难度的目的。
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