一种基于深度学习的异常I/Q信号识别方法及系统
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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的异常I/Q信号识别方法及系统，方法包括获取原始I/Q信号，得到I(t)和Q(t)信号分量，其中t为时间变量；对原始I/Q信号进行预处理，形成训练数据集；构建信号识别模型，信号识别模型包括卷积神经网络结构、循环神经网络结构、全连接神经网络结构；基于训练数据集对所述信号识别模型进行训练；利用训练至最优的信号识别模型对待识别的I/Q信号输出I/Q信号识别结果，I/Q信号识别结果包括类别及其置信度，类别为正常信号或异常信号。本发明旨在解决异常I/Q信号识别成本高、准确率低的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的异常I/Q信号识别方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112566174A
申请号 ：
CN202011399508.5
公开（公告）日 ：
2021-03-26
申请日 ：
2020-12-02
授权号 ：
CN112566174B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
瞿崇晓范长军张永晋夏少杰柳明高翔
申请人 ：
中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请人地址 ：
浙江省杭州市余杭区爱橙街198号B楼
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨天娇
优先权 ：
CN202011399508.5
主分类号 ：
H04W24/08
IPC分类号 ：
H04W24/08 H04W76/20 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2021-06-01 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 24/08
申请日 : 20201202
申请日 : 20201202
2021-03-26 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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