基于深度学习的无线通信信号规格识别方法及系统
实质审查的生效
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。

基本信息
专利标题 :
基于深度学习的无线通信信号规格识别方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114358055A
申请号 :
CN202111543403.7
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-16
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
田志富张见易冬刘凯越陈健霞胡涛吴迪
申请人 :
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请人地址 :
河南省郑州市高新区科学大道62号
代理机构 :
郑州大通专利商标代理有限公司
代理人 :
周艳巧
优先权 :
CN202111543403.7
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20211216
2022-04-15 :
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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