基于深度学习的通信信号调制方式开集识别方法及系统
公开
摘要
本发明属于无线电通信领域，特别涉及一种基于深度学习的通信信号调制方式开集识别方法及系统，利用质心向量和信号样本特征向量之间相似度矩阵来对深度神经网络进行训练优化，并依据质心向量和信号样本特征向量之间的相似度分布来设置对应调制类别下用于拒绝未知类的阈值，其中，质心向量为已知类别的基带理想调制信号的特征向量，且每个已知调制类别对应一个质心向量；利用深度神经网络来获取待识别信号集中目标通信信号与质心向量之间的相似度集合，将相似度集合中最大值对应的类别作为预测类别，并将该最大值与设置的阈值进行比较来判别该预测类别是否为未知类。本发明保持对已知信号识别性能同时，可拒绝未知信号，便于自动调制识别中的应用。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的通信信号调制方式开集识别方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114567528A
申请号 ：
CN202210095612.8
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-01-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
章昕亮李天昀龚佩刘人玮查雄唐文岐寸陈韬朱家威
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 ：
CN202210095612.8
主分类号 ：
H04L27/00
IPC分类号 ：
H04L27/00 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
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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