一种基于深度学习的通信信号识别方法
公开
摘要
一种基于深度学习的通信信号识别方法，包括：(1)对无人机的通信信号进行采样，将通信信号转换成时频图像；(2)利用时频图像训练深度学习目标识别模型，生成通信信号识别网络模型；(3)如步骤(1)将无人机的通信信号进行采样，将通信信号转换成时频图像；利用通信信号识别网络模型对得到的时频图像进行基于深度学习的推理，得到分类识别结果；本发明的一种基于深度学习的通信信号识别方法，系统更新迭代不再依赖专业人员的代码设计，仅通过数据样本标记和训练学习，就可为系统提供目标时变适应性，以及快速赋予系统新目标的分类识别能力；能大幅提升原有频谱侦测识别的无人机信号发现和识别能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的通信信号识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626414A
申请号 ：
CN202210236743.3
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
顾晓乐
申请人 ：
盛航（台州）科技有限公司
申请人地址 ：
浙江省台州市台州湾新区海豪路788号1114室
代理机构 ：
宁波鄞州全方专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
龚成文
优先权 ：
CN202210236743.3
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G01R23/165
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
2022-06-14 ：
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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