专利名称：基于深度学习的无线通信信号规格识别方法及系统专利类型：发明专利 发明人：田志富，张见，易冬，刘凯越，陈健霞，胡涛，吴迪
申请号：CN202111543403.7
申请日：20211216
公开号：CN114358055A
公开日：
20220415
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于无线通信信号识别技术领域，特别涉及一种基于深度学习的无线通信信号规格识别方法及系统，包含：构建特征融合网络模型并利用样本数据进行训练学习，其中，特征融合网络模型中，通过密集连接卷积单元连接所有特征提取层，并利用特征复用机制将当前特征提取层数据和之前所有特征提取层提取的特征数据进行特征融合；将采样得到的信号数据流通过预处理来获取含有信号数据完整差异性信息的数据流矩阵和含有反应信号调制信息的信号矢量图，利用训练学习后的特征融合网络模型来分类识别信号数据流的信号规格。本发明将无线通信信号数据流与矢量图的特征信息进行融合、学习与映射，实现对信号规格准确识别，方案可靠、实用，便于实际场景应用。 申请人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
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国籍：CN
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